Mamba-QE 以线性复杂度模拟分子基态
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Mamba-QE 以线性复杂度模拟分子基态
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AI 综述
研究者提出 Mamba Quantum Eigensolver（Mamba-QE），用选择性状态空间模型替换生成式量子本征求解器（GQE）中的 Transformer 主干，以线性 O(L) 复杂度处理算子序列，并加入距离条件机制直接预测完整势能面。 在 H₂ 分子上，该方法在 16 个几何构型下能量误差低于 3×10⁻⁶ Ha，达到化学精度且无变分违规。该结果目前仅见于 H₂ 这一体系。
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最新进展10月22日 12:00
Mamba Quantum Eigensolver（MQE）：用选择性状态空间模型实现可扩展量子化学基态模拟报道时间线
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10月22日
- arXiv 量子物理Mamba Quantum Eigensolver（MQE）：用选择性状态空间模型实现可扩展量子化学基态模拟
研究者提出 Mamba Quantum Eigensolver（Mamba-QE），用选择性状态空间模型（SSM）替换生成式量子本征求解器（GQE）中的 Transformer 主干，以线性 O(L) 复杂度处理算子序列，并加入距离条件机制直接预测完整势能面。在 H₂ 分子上，该方法在 16 个几何构型下能量误差低于 3×10⁻⁶ Ha，达到化学精度且无变分违规。
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