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变分蒙特卡洛计算近期在量子多体系统基态性质的近似中达到了最先进的精度。利用灵活的神经量子态和自动微分，绕过了依赖基组等传统计算障碍。本文提出了一种能够在福克空间中表示对称玻色子波函数的神经量子态架构，从而能够研究粒子数可变的系统。通过将变分态与蒙特卡洛采样及几何优化相结合，该团队在一系列一维和二维系统中展示了具有竞争力的变分能量，并在给定化学势下收敛至物理玻色子数。该方法能够精确估计单粒子约化密度矩阵，从而可以从第一性原理出发获取凝聚体分数和径向密度分布等可观测量。该研究为实际巨正则系综中关键可测量量的数值预测打开了大门。