基于神經網絡的偏微分方程求解器新突破：北大&字節研究成果入選Nature子刊

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原標題：基于神經網絡的偏微分方程求解器新突破：北大&字節研究成果入選Nature子刊
關鍵字：字節跳動,神經網絡,方法,框架,量子
文章來源：機器之心
內容字數：4393字

內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部近年來，基于神經網絡的偏微分方程求解器在各領域均得到了廣泛關注。其中，量子變分蒙特卡洛方法（NNVMC）在量子化學領域異軍突起，對于一系列問題的解決展現出超越傳統方法的精確度 [1, 2, 3, 4]。北京大學與字節跳動研究部門 ByteDance Research 聯合開發的計算框架 Forward Laplacian 創新地利用 Laplace 算子前向傳播計算，為 NNVMC 領域提供了十倍的加速，從而大幅降低計算成本，達成該領域多項 State of the Art，同時也助力該領域向更多的科學難題發起沖擊。該工作以《A computational framework for neural network-based variational Monte Carlo with Forward Laplacian》為題的論文已發表于國際頂級期刊《Nature Machine Intelligence》，相關代碼已開源。論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00794-x
代碼地址：
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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺