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AI學(xué)會(huì)解薛定諤方程了!精度和速度不遜色最流行的數(shù)學(xué)工具

澎湃新聞?dòng)浾?虞涵棋
2020-12-23 18:30
來(lái)源:澎湃新聞
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薛定諤方程以難解而聞名,堪稱(chēng)量子物理學(xué)家們的一大噩夢(mèng)。AI卻表示:?jiǎn)栴}不大。

德國(guó)柏林自由大學(xué)物理系和計(jì)算機(jī)系的科學(xué)家們近日聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一種人工智能(AI)方法,用于求解量子化學(xué)領(lǐng)域薛定諤方程的基態(tài),突破傳統(tǒng)方法在精確度和計(jì)算效率上兩難全的困境。

相關(guān)論文于12月21日發(fā)表在《自然-化學(xué)》(Nature Chemistry)上,領(lǐng)導(dǎo)該工作的弗蘭克·諾埃(Frank Noé)相信,這個(gè)方法可能會(huì)對(duì)量子化學(xué)的未來(lái)產(chǎn)生重大影響。

量子化學(xué)是一門(mén)以量子視角研究化學(xué)的學(xué)問(wèn),其主要目標(biāo)是跳過(guò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力又費(fèi)錢(qián)的實(shí)驗(yàn),僅僅通過(guò)組成分子的原子們的空間分布情況就能預(yù)測(cè)出分子的化學(xué)和物理性質(zhì),以及化學(xué)反應(yīng)的結(jié)果。這理論上可以通過(guò)求解薛定諤方程來(lái)實(shí)現(xiàn),但實(shí)際上異常困難。到目前為止,科學(xué)家們還沒(méi)有找到對(duì)任意分子進(jìn)行精確求解的高效方法。

量子化學(xué)是一門(mén)不用試管和燒瓶的化學(xué)

話(huà)說(shuō)回來(lái),薛定諤方程到底是個(gè)怎樣的方程?為什么這么難解?

我們知道,在經(jīng)典力學(xué)里面,物體的運(yùn)動(dòng)可以用牛頓第二定律(F=ma)來(lái)描述。但到了微觀的量子世界里可就不一樣了,微觀粒子的行為狀態(tài)遵從一套復(fù)雜得多的規(guī)律,那就要用薛定諤方程來(lái)描述。

1926年,奧地利著名物理學(xué)家薛定諤提出了偉大的方程,為量子力學(xué)奠定一塊基石。在量子世界里,微觀體系的狀態(tài)不能用一些具體的力學(xué)量的值來(lái)確定,而是要用力學(xué)量的函數(shù),即波函數(shù)來(lái)確定。力學(xué)量取值的概率分布如何,這個(gè)分布隨時(shí)間如何變化,這些問(wèn)題都可以通過(guò)求解波函數(shù)的薛定諤方程得到解答。

這就是為什么說(shuō)量子化學(xué)的核心工作是求解薛定諤方程。分子的化學(xué)性質(zhì)和化學(xué)反應(yīng)的結(jié)果基本上由電子圍繞原子核的行為狀態(tài)來(lái)決定。

敲黑板!薛定諤不僅有貓還有方程

雖然老師已經(jīng)把公式寫(xiě)在黑板上了,但真的要套用起來(lái)解題還是很難。迄今為止,人類(lèi)只用薛定諤方程“吃透”了氫原子這個(gè)僅由一個(gè)質(zhì)子和一個(gè)核外電子構(gòu)成的最簡(jiǎn)單體系,用在其他原子上面都大打折扣。

對(duì)于分子這樣更為復(fù)雜的體系而言,波函數(shù)想要深入捕捉到電子們之間如何產(chǎn)生精妙的相互作用,更是難上加難。

事實(shí)上,大部分量子化學(xué)方法放棄了直接求解波函數(shù),只追求能確定給定分子的能量。這要么需要近似計(jì)算,犧牲了預(yù)測(cè)質(zhì)量,要么需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法,很難實(shí)用。

奧地利物理學(xué)家薛定諤

柏林自由大學(xué)的這項(xiàng)研究成果,最大的價(jià)值就是突破了精確度和計(jì)算效率兩難全的困境,以可接受的計(jì)算成本提供了空前精度。

論文的另一作者楊·赫爾曼(Jan Hermann)提到,目前該領(lǐng)域最流行的計(jì)算方法是高計(jì)算效率的密度泛函理論,而他們提出的深度“量子蒙特卡洛”相比起來(lái)不會(huì)遜色。

不同于將波函數(shù)拆分成相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模塊的傳統(tǒng)方法,研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種人工深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它可以學(xué)習(xí)電子在原子核周?chē)膹?fù)雜分布模式。所謂深度學(xué)習(xí),是指一種使用分層機(jī)器學(xué)習(xí)算法從海量數(shù)據(jù)集中提取結(jié)構(gòu)化信息的方法。

當(dāng)然,AI能通過(guò)自學(xué)上千萬(wàn)張棋譜擊敗柯潔,自學(xué)量子力學(xué)還是有些“不自量力”了。物理學(xué)家們還將泡利不相容原理等電子波函數(shù)的基本物理特性集成到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,給AI注入量子力學(xué)“靈魂”,成為點(diǎn)睛之筆。

    責(zé)任編輯:李躍群
    校對(duì):張艷
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