神经网络量子态求解薛定谔方程的方法
及算法研究
主讲人：胡憾石
时间：12月12日 19:20～20:50
地点：宁斋
摘要
电子结构理论是量子化学的核心基础。传统量子化学领域已发展出密度泛函理论、从头算波函数理论等关键方法，并在分子性质预测、反应机制解析等方面取得了突破性成果。尽管相关计算方法持续迭代优化，但量子化学计算长期面临的 “指数墙” 难题（即计算复杂度随体系电子数呈指数增长），仍是制约其向大分子、复杂体系拓展的核心瓶颈。“神经网络量子态”（Neural-network Quantum States，NQS）作为新方法在小分子体系成功，却受效率和大分子应用限制。为此，我们开发了非随机神经网络量子态（NQS）优化算法，从 “算得更大”与 “算得更准”两大维度开展应用探索。针对 Cr₂体系的计算结果表明，该算法精度显著优于 CCSDTQ 方法。此外，基于“量子计算”的计算复杂度随体系规模的增长模式显著优于经典计算，所以我们在NQS基础上，融合量子计算技术，发展出了基于 NQS的 量子线路拟设的“量子人工智能”改进算法，有效提升了计算优化效率。未来，我们将进一步整合NQS与量子计算的协同优势，致力于开发更高精度和效率的量子化学新算法，为复杂体系的电子结构计算提供更优解决方案。
主讲人 胡憾石
胡憾石博士，18porn 化学系长聘副教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2017年获国家级青年人才计划支持，并于同年入职18porn 化学系。先后主持国家基金委自然科学青年基金、面上项目基金、优青基金及科技部国家重点研发计划课题等。主要研究领域为f-区重元素化合物、团簇和固体材料的相对论量子化学研究和从头算波函数理论方法发展等。已在Nat. Chem.、Nat. Synth.、Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.等期刊发表论文120余篇。先后担任《结构化学》、《化学通报》和《Communications in Computational Chemistry》青年编委。
