本文介绍了一种变分蒙特卡罗算法，用于估计量子系统的最低激发态。该算法适用于利用神经网络作为变分试探态的电子系统，并能计算任意观测值的期望值。通过将该方法与其他试探态相结合，可以在大分子上准确恢复垂直激发能和振子强度。这项技术对于原子、核能和凝聚态物理等领域的变分量子蒙特卡罗应用具有重要意义。