阅读论文

首先，让自己做笔记。您应该能够同时查看纸张和笔记。这可能是使用带有文本文件的大屏幕，也可能是旧的笔和纸。您将要写下以下问题的答案以及您不知道的任何单词。查找那些话。如果您是阅读论文的新手，请您花很长时间来理解论文。如果您不熟悉阅读论文，那么您已经知道这一点。

为了一个例子，让我们浏览我们小组的论文：https://arxiv.org/abs/2009.13556

这个问题的答案通常是在引言的抽象和开始。通常将有两个目标：

该领域的大目标。该论文通常不会回答这个问题。对于我们的示例论文，我们在第一段中找到了这一点。我们希望开发可扩展的方法来访问激发态，以了解相关电子状态的更大目标。

本文的具体目标。本文的具体目标是使用惩罚方法来解释和评估算法，以计算各种蒙特卡洛的激发态。

引言的目的是解释为什么在更大目标的背景下，特定问题很重要。在上面的示例中，本文总结了使用变异蒙特卡洛的其他尝试，以及在以前的尝试阻止我们实现更大目标的尝试中存在什么差距。

弄清楚研究中实际做了什么。在这一点上，不要试图解释什么意思。只需确定实际做的事情以及结果是什么。通常，这些数字是对此的指南。对于本文，我看到以下重要的事情：

目标函数$ o [\ psi] = e [\ psi] + \ sum_i^n \ lambda_i | s_i |^2 $具有n + 1’的兴奋状态，作为其最小值。
优化目标函数$ O [\ psi] $的方法可以优化轨道，确定性系数和jastrow参数。
使用此方法，CASCI-J波函数与H2的完整CI一致。
CASCI-J波函数上的DMC具有所有参数优化的DMC，苯在0.24 eV左右的CC3均符合。对于固定参数，差异为0.35 eV。

回顾这篇论文，我注意到我们可能会使其中一些事情更清楚。请注意，您的列表可能与我的列表略有不同，这并不一定会弄错。

现在我们可以对论文做出判断。他们实现了自己的具体的目标？我认为这里的答案是肯定的；该算法以及在线可用的实现详细说明。在有良好的基准测试的情况下，它可以有效地发挥作用。该算法被证明能够优化至少在原则上可以描述强相关性的波函数。

该计算仅在氢和苯，相当简单的系统上进行。虽然某些激动的状态“密切相关”，但这仍然与证明对库酸酯上激发态的准确计算相去甚远，如引言中所述。还行吧;论文不需要解决更大的目标才能有效。