SA-LapNet：从波函数构造上解决神经网络量子计算的态混合难题

Li及同事提出神经网络量子蒙特卡洛方法 SA-LapNet，通过构造波函数精确固定总自旋，让神经网络专注于学习电子间的空间关联。测试结果显示，该方法精准落在目标自旋态且未伴随能量误差上升，在15个小分子/簇上普遍优于AFQMC，单步耗时也更低。