基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏微分方程求解器新突破：北大&字節(jié)研究成果入選Nature子刊

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原標題：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏微分方程求解器新突破：北大&字節(jié)研究成果入選Nature子刊
關(guān)鍵字：字節(jié)跳動,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),方法,框架,量子
文章來源：機器之心
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機器之心發(fā)布
機器之心編輯部近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏微分方程求解器在各領(lǐng)域均得到了廣泛關(guān)注。其中，量子變分蒙特卡洛方法（NNVMC）在量子化學(xué)領(lǐng)域異軍突起，對于一系列問題的解決展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的精確度 [1, 2, 3, 4]。北京大學(xué)與字節(jié)跳動研究部門 ByteDance Research 聯(lián)合開發(fā)的計算框架 Forward Laplacian 創(chuàng)新地利用 Laplace 算子前向傳播計算，為 NNVMC 領(lǐng)域提供了十倍的加速，從而大幅降低計算成本，達成該領(lǐng)域多項 State of the Art，同時也助力該領(lǐng)域向更多的科學(xué)難題發(fā)起沖擊。該工作以《A computational framework for neural network-based variational Monte Carlo with Forward Laplacian》為題的論文已發(fā)表于國際頂級期刊《Nature Machine Intelligence》，相關(guān)代碼已開源。論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00794-x
代碼地址：
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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺