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Enregistrement W2114828655 · doi:10.1139/v09-025

An improved neural network method for solving the Schrödinger equation

2009· article· en· W2114828655 sur OpenAlexafffundvenue
Sergei Manzhos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBasis functionHamiltonian (control theory)Curse of dimensionalityArtificial neural networkNonlinear systemBasis (linear algebra)Wave functionSchrödinger equationApplied mathematicsRadial basis functionMathematicsAlgorithmMathematical analysisComputer scienceMathematical optimizationArtificial intelligenceQuantum mechanicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a neural network (NN) based algorithm for calculating vibrational energies and wave functions and apply it to problems in 2-, 4-, and 6-dimensions. By using neurons as basis functions and methods of nonlinear optimization, we are able to compute three states of a 6-D Hamiltonian using only 50 basis functions. In a standard direct product basis, thousands of basis functions would be necessary. Previous NN methods for solving the Schrödinger equation computed one level at a time and optimized all of the parameters using expensive nonlinear optimization methods. Using our approach, linear coefficients in the NN representation of wave functions are determined with methods of linear algebra and many levels are computed at the same time from one set of nonlinear NN parameters. In addition, we use radial basis function neurons to ensure the correct boundary conditions. The use of linear algebra methods makes it possible to treat systems of higher dimensionality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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