基于神经网络的偏微分方程求解器新突破:北大&字节研究成果入选Nature子刊

近年来,神经网络在求解偏微分方程上的应用备受瞩目,特别是在量子化学领域,NNVMC方法崭露头角,以其高精度超越传统技术。北京大学与字节跳动研究团队合作推出的Forward Laplacian框架,创新性地运用Laplace算子前向传播,为NNVMC计算带来十倍加速,大大降低了成本,达到该领域的先进水平,并有望解决更多科学难题。这项工作已发表于《Nature Machine Intelligence》,并开源了相关代码。

Forward Laplacian通过避免计算耗时的黑塞矩阵,直接求解拉普拉斯项,显著提升了NNVMC的计算效率。同时,LapNet网络利用神经网络梯度计算的稀疏性,进一步优化了计算效率,保证精度的同时减少了计算规模。实验结果显示,LapNet在Forward Laplacian框架下,无论是效率还是精度,都远超同类方法。

在不同规模的系统测试中,Forward Laplacian展现出线性加速效果,且在相对能量计算中也取得优秀表现。这一突破性的计算框架降低了NNVMC方法的应用门槛,受到业内广泛关注,有望推动量子化学领域的新进展。相关研究已在顶级期刊发表,并有多个开源项目跟进实现。

本文来源: 机器之心【阅读原文】
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