神经网络实现量子级分子能量计算：打开材料设计的新大门

2023-06-02 07:43:29

神经网络DMC：材料设计的革命

量子化学的挑战

准确预测分子的化学性质对于材料设计至关重要。传统的量子化学方法，例如密度泛函理论 (DFT)，通常可以提供准确的结果。但是，在处理电子关联系统时，DFT 经常会遇到困难。电子关联是指电子之间相互作用导致的量子效应。在金属、半导体和绝缘体等许多材料中，电子关联至关重要。

神经网络的突破

字节跳动和北京大学的研究人员开发的神经网络DMC方法 可以克服 DFT 在处理电子关联系统时的困难。这种新方法将神经网络与传统的量子化学方法相结合，能够准确预测分子的化学性质。

神经网络DMC 方法的基本思想是使用神经网络来近似量子化学哈密顿量。哈密顿量是量子体系能量的算符。一旦神经网络接受过训练，它就可以用来计算分子的基态能量和其他性质。

材料设计的新时代

神经网络DMC 方法的开发为材料设计领域开辟了新篇章。这种新方法可以帮助科学家们设计出具有特定性质的新材料。例如，神经网络 DMC 方法可以用于设计出具有高强度、高导电性或高热导率的新材料。

神经网络 DMC 方法的开发也为解决其他科学问题提供了新的途径。例如，神经网络 DMC 方法可以用于研究超导、磁性和催化反应等问题。

神经网络DMC方法的原理

神经网络DMC 方法的基本原理如下：

神经网络哈密顿量近似： 使用神经网络近似量子化学哈密顿量。
蒙特卡罗抽样： 使用蒙特卡罗方法从玻尔兹曼分布中抽样配置。
能量计算： 使用近似哈密顿量计算每个配置的能量。
能量平均： 计算所有配置能量的平均值，得到分子的基态能量。

代码示例

下面是一个使用神经网络DMC方法计算分子基态能量的Python代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义神经网络哈密顿量近似模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 加载训练好的神经网络模型
model.load_weights('my_model.h5')

# 定义蒙特卡罗抽样函数
def sample_configuration(n_particles):
  # ...

# 定义能量计算函数
def calculate_energy(configuration):
  # ...

# 定义能量平均函数
def calculate_energy_average(configurations, energies):
  # ...

# 主程序
n_particles = 100
n_samples = 1000

configurations = np.array([sample_configuration(n_particles) for _ in range(n_samples)])
energies = np.array([calculate_energy(configuration) for configuration in configurations])

energy_average = calculate_energy_average(configurations, energies)

print('基态能量：', energy_average)