研究揭示VMC鲁棒性问题,提出PS-Clip-VMC新方法

Is Variational Monte Carlo Robust? Sharp Moment Thresholds and Heavy-tailed Stochastic Optimization

精选理由

想理解VMC为何不稳定?这篇论文给出了严格的数学分析,还提出了一个实用的裁剪方法PS-Clip-VMC,对做量子化学模拟的朋友很有帮助。

AI 摘要

该论文分析了变分蒙特卡洛(VMC)算法在电子结构优化中的鲁棒性,发现其局部能量和梯度估计量普遍呈现重尾分布,缺乏高阶矩。对于Slater-Jastrow等常见波函数类,估计量表现出重尾特性。作者提出PS-Clip-VMC方法,通过裁剪局部能量和梯度随机变量来提升稳定性。在FermiNet上对多达18个电子的原子进行初步实验,PS-Clip-VMC比标准方法更鲁棒。

AI 翻译 · 中文

该论文分析了变分蒙特卡洛(VMC)算法在电子结构优化中的鲁棒性,发现其局部能量和梯度估计量普遍呈现重尾分布,缺乏高阶矩。对于Slater-Jastrow等常见波函数类,估计量表现出重尾特性。作者提出PS-Clip-VMC方法,通过裁剪局部能量和梯度随机变量来提升稳定性。在FermiNet上对多达18个电子的原子进行初步实验,PS-Clip-VMC比标准方法更鲁棒。

arXiv cs.LGVariational Monte Carlo (VMC) is a central algorithm in electronic structure theory and has gained renewed importance through modern neural-network ansätze such as FermiNet. At its core, VMC seeks ground states by minimi