并行扫描循环神经网络量子态：实现大规模变分蒙特卡洛的高效路径
本文深度解析由 Ejaaz Merali 等人提出的 PSR-NQS 框架，探讨如何利用并行扫描技术将 RNN 引入大规模量子多体模拟，并实现 52x52 晶格的精准计算。
神经量子态 (NQS)
突破 NQS 效率瓶颈：SCALE 与 ACE 架构定义的强关联电子体系 Pareto 前沿
本文深度解析了 SCALE 与 ACE 两种新型神经量子态架构，它们通过卷积回流变换解决了 NQS 的计算效率难题，为大规模强关联电子系统的模拟提供了全新的速度与精度权衡方案。