Npj Comput. Mater.: 强关联材料模拟的新突破：AI助力解决复杂量子材料问题

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海归学者发起的公益学术平台 分享信息，整合资源 交流学术，偶尔风月 材料的电子结构和性质，理论上可以通过求解薛定谔方程来精确获得波函数。然而，求解基态多体波函数是一个极其复杂的任务，最大的难点在于多体波函数的指数级复杂度。近年来，神经网络量子态（NNQS）算法凭借其强大的表达能力被提出，成为突破多体量子系统困境的一大创新，能够显著扩展多体波函数的计算范围。尽管NNQS方法已经在分子系统的研究中取得了成功，但其在周期性系统中的应用仍处于起步阶段，目前大多数研究仍集中在简单的固体系统上。至于更复杂的材料，尤其是强关联材料，NNQS方法的探索还非常有限，亟待进一步推进。 Fig. 1 | The ab initio DMET-QiankunNet (DMETNNQS) framework. 中国科学技术大学杨金龙院士和商红慧教授课题组创新性地将基于Transformer的神经网络 ………………………………