WikiEdge:ArXiv速遞/2025-03-26

摘要

• 原文標題：Orbital optimization of large active spaces via AI-accelerators
• 中文標題：基於AI加速器的大活性空間軌道優化
• 發布日期：2025-03-26 16:29:44+00:00
• 作者：Örs Legeza, Andor Menczer, Ádám Ganyecz, Miklós Antal Werner, Kornél Kapás, Jeff Hammond, Sotiris S. Xantheas, Martin Ganahl, Frank Neese
• 分類：physics.chem-ph, cond-mat.str-el
• 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.20700v1

中文摘要：我們提出了一種高效的軌道優化方法，該方法將高度GPU加速的自旋適應密度矩陣重整化群(DMRG)方法與ORCA程序包中實現的量子化學完全活性空間自洽場(CAS-SCF)方法相結合。利用最新一代Nvidia GPU硬件的計算能力，我們在包含數千個軌道中數百個電子活性空間尺寸的分子體系中，實現了前所未有的CAS尺寸軌道優化——最高達82個電子和82個軌道CAS(82,82)。針對NVIDIA DGX-A100和DGX-H100硬件，我們對多環芳烴和不同尺寸鐵硫複合物構成的基準體系進行了詳細的DMRG-SCF方法縮放和誤差分析。我們的研究首次證明，在大鍵維度下進行高精度DMRG計算對獲得可靠收斂的CAS-SCF能量至關重要。對於更具挑戰性的鐵硫基準體系，我們還發現收斂CAS-SCF計算的優化軌道對DMRG參數的敏感性高於多環芳烴體系。這種能在數天內獲得如此大尺寸活性空間的收斂CAS-SCF能量和軌道的能力，降低了將適當軌道納入CAS或選擇正確最小CAS的挑戰，可能為解決強關聯分子體系開闢全新途徑。

摘要

• 原文標題：Supply chain network rewiring dynamics at the firm-level
• 中文標題：企業層面的供應鏈網絡重構動態
• 發布日期：2025-03-26 14:42:44+00:00
• 作者：Tobias Reisch, András Borsos, Stefan Thurner
• 分類：econ.GN, nlin.AO, physics.soc-ph, q-fin.EC
• 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.20594v1

中文摘要：供應鏈網絡（SCN）構成任何社會的結構性支柱。它們通過協調地球上幾乎每一個個體，形成了為所有人生產一切的社會新陳代謝系統。SCN絕非靜態存在，而是通過企業的進出和供應關係的重組持續演變。本研究利用獨特數據集追蹤了一個國家SCN中企業及其供需關係的時間演化。基於匈牙利2014至2022年按月申報的增值稅數據，我們重建了包含711,248家企業和38,644,400條連接的整體經濟網絡，以企業級分辨率捕捉了整個經濟體的每次重構事件。研究發現：每年約25%的企業退出SCN，同時28%的新企業加入；平均55%的年度供應關係會在次年消失；供應關係的半衰期為13個月。新連接以超偏好依附方式鏈接企業，概率滿足$p(i)\propto k_i^{1.08}$（$k_i$表示企業$i$的連接數）。我們校準的簡易統計網絡生成模型成功復現了匈牙利主導SCN的典型特徵，不僅能重現入/出度分布、同配性和聚類結構等局部特徵，還能捕捉真實的系統性風險輪廓。該模型揭示了經濟重連動態對量化系統韌性和估計衝擊傳導的關鍵作用。

摘要

• 原文標題：The Scalar Size of the Pion from Lattice QCD
• 中文標題：格點QCD中π介子的標量尺寸
• 發布日期：2025-03-26 16:20:11+00:00
• 作者：Konstantin Ottnad, Georg von Hippel
• 分類：hep-lat, hep-ph
• 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.20687v1

中文摘要：我們提出了一種系統誤差完全受控的格點QCD計算，用於確定π介子標量形狀因子及相關半徑。計算結果基於17個規範系綜的大規模數據集，這些系綜採用$N_f=2+1$威爾遜Clover改進海夸克配置。這些系綜覆蓋了從$a=0.049\mathrm{fm}$到$a=0.086\mathrm{fm}$四種格點間距、$130-350\mathrm{MeV}$的π介子質量範圍以及多種物理體積。通過對著名的夸克斷開貢獻的精確測定，我們首次在接近物理夸克質量的大尺寸精細系綜上實現了形狀因子前所未有的動量分辨率。研究採用了$1.0\mathrm{fm} \lesssim t_\mathrm{sep} \lesssim 3.25\mathrm{fm}$範圍內多種源匯間距，可靠地提取了零動量轉移和非零動量轉移下的相關基態矩陣元。這使得我們能夠首次通過所得形狀因子$Q^2$依賴性的$z$展開參數化（而非小動量轉移下的簡單線性近似）來獲取標量半徑。半徑的物理外推採用三味NLO手征微擾理論，以三個低能常數（包括$L_4^r$的首個格點測定值）來參數化夸克質量依賴性。通過基於赤池信息準則的模型平均方法，我們系統評估了基態提取、形狀因子參數化以及物理外推對最終結果的系統不確定性影響。

摘要

• 原文標題：Adaptive Local Clustering over Attributed Graphs
• 中文標題：基於屬性圖的自適應局部聚類
• 發布日期：2025-03-26 12:24:07+00:00
• 作者：Haoran Zheng, Renchi Yang, Jianliang Xu
• 分類：cs.SI, cs.DS, cs.LG
• 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.20488v1

中文摘要：摘要：給定圖$G$和種子節點$v_s$，局部圖聚類（LGC）的目標是在與$C_s$大小近似線性相關的時間內，識別出圍繞$v_s$的子圖$C_s$（即局部簇）。這種方法無需訪問整個圖即可生成個性化簇，使其特別適用於涉及大規模圖的應用場景。然而，現有解決方案大多僅依賴圖中節點的拓撲連接性，容易受到現實圖數據中普遍存在的缺失或噪聲鏈接的影響。為解決這一問題，本文利用圖拓撲與節點屬性的互補特性來提升局部聚類質量。為有效挖掘屬性信息，我們首先將LGC建模為雙向擴散分布（BDD）的估計問題，該模型專門用於捕捉含屬性節點的多跳關聯性。進一步提出LACA方法——一種高效且具備嚴格理論保證的LGC解決方案，其核心包括：(i) 基於理論基礎的快速節點屬性預處理技術；(ii) 具有加速收斂特性的自適應向量擴散算法；(iii) 高效的三步式BDD近似方案。通過在8個真實數據集上與17種方法的對比實驗表明，LACA在真實局部簇的評估指標上全面優於現有方法，同時速度提升達數量級。代碼已開源：https://github.com/HaoranZ99/alac。

摘要

• 原文標題：High-Precision Ab Initio Radius Calculations of Boron Isotopes
• 中文標題：硼同位素高精度從頭算半徑計算
• 發布日期：2025-03-26 17:50:28+00:00
• 作者：Tobias Wolfgruber, Tobias Gesser, Marco Knöll, Pieter Maris, Robert Roth
• 分類：nucl-th
• 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.20764v1

中文摘要：我們採用手征有效場論中的多種現實相互作用對硼同位素半徑進行了精確研究。通過從頭算無核殼模型計算結合機器學習外推方法，我們獲得了具有完整不確定性量化的半徑預測值。進一步擴展到半徑差異研究後，我們得以探究$^{8}$B中可能存在的質子暈現象，並提供了與同位素位移直接相關的預測值——該位移可通過實驗進行精確測量。