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在离散福克空间中，神经网络量子态（NQS）的随机优化受到采样方差和慢速混合的限制。该研究团队提出了一种确定性框架，在动态自适应构型子空间内优化神经回流拟设，并通过二阶微扰理论进行校正。该方法消除了蒙特卡洛噪声，并通过CPU-GPU混合实现展示了相对于子空间尺寸的亚线性扩展。针对H2O和N2的键解离以及强关联铬二聚体Cr2的基准测试验证了该方法在大希尔伯特空间中的准确性和稳定性。