Zobrazeno 1 - 10
of 49
pro vyhledávání: '"Smith, James E. T."'
Autor:
Candelori, Luca, Abanov, Alexander G., Berger, Jeffrey, Hogan, Cameron J., Kirakosyan, Vahagn, Musaelian, Kharen, Samson, Ryan, Smith, James E. T., Villani, Dario, Wells, Martin T., Xu, Mengjia
We propose a new data representation method based on Quantum Cognition Machine Learning and apply it to manifold learning, specifically to the estimation of intrinsic dimension of data sets. The idea is to learn a representation of each data point as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.12805
Autor:
Greene, Samuel M., Webber, Robert J., Smith, James E. T., Weare, Jonathan, Berkelbach, Timothy C.
We present a stable and systematically improvable quantum Monte Carlo (QMC) approach to calculating excited-state energies, which we implement using our fast randomized iteration method for the full configuration interaction problem (FCI-FRI). Unlike
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.12164
In this paper, we study the nuclear gradients of heat bath configuration interaction self-consistent field (HCISCF) wave functions and use them to optimize molecular geometries for various molecules. We show that the HCISCF nuclear gradients are fair
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.06514
Autor:
Sun, Qiming, Zhang, Xing, Banerjee, Samragni, Bao, Peng, Barbry, Marc, Blunt, Nick S., Bogdanov, Nikolay A., Booth, George H., Chen, Jia, Cui, Zhi-Hao, Eriksen, Janus Juul, Gao, Yang, Guo, Sheng, Hermann, Jan, Hermes, Matthew R., Koh, Kevin, Koval, Peter, Lehtola, Susi, Li, Zhendong, Liu, Junzi, Mardirossian, Narbe, McClain, James D., Motta, Mario, Mussard, Bastien, Pham, Hung Q., Pulkin, Artem, Purwanto, Wirawan, Robinson, Paul J., Ronca, Enrico, Sayfutyarova, Elvira, Scheurer, Maximilian, Schurkus, Henry F., Smith, James E. T., Sun, Chong, Sun, Shi-Ning, Upadhyay, Shiv, Wagner, Lucas K., Wang, Xiao, White, Alec, Whitfield, James Daniel, Williamson, Mark J., Wouters, Sebastian, Yang, Jun, Yu, Jason M., Zhu, Tianyu, Berkelbach, Timothy C., Sharma, Sandeep, Sokolov, Alexander, Chan, Garnet Kin-Lic
Publikováno v:
J. Chem. Phys. 153, 024109 (2020)
PYSCF is a Python-based general-purpose electronic structure platform that both supports first-principles simulations of molecules and solids, as well as accelerates the development of new methodology and complex computational workflows. The present
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.12531
Autor:
Carleo, Giuseppe, Choo, Kenny, Hofmann, Damian, Smith, James E. T., Westerhout, Tom, Alet, Fabien, Davis, Emily J., Efthymiou, Stavros, Glasser, Ivan, Lin, Sheng-Hsuan, Mauri, Marta, Mazzola, Guglielmo, Mendl, Christian B., van Nieuwenburg, Evert, O'Reilly, Ossian, Théveniaut, Hugo, Torlai, Giacomo, Wietek, Alexander
Publikováno v:
SoftwareX 10, 100311 (2019)
We introduce NetKet, a comprehensive open source framework for the study of many-body quantum systems using machine learning techniques. The framework is built around a general and flexible implementation of neural-network quantum states, which are u
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.00031
We use the recently-developed Heat-bath Configuration Interaction (HCI) algorithm as an efficient active-space solver to perform multi-configuration self-consistent field calculations (HCISCF) with large active spaces. We give a detailed derivation o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1708.07544
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics; 2016, Vol. 145 Issue 2, p1-6, 6p, 1 Color Photograph, 2 Charts, 3 Graphs
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.