論文の概要: Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03685v2
- Date: Sat, 11 Jul 2020 02:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 23:54:38.170872
- Title: Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science
- Title（参考訳）: 量子化学と量子材料科学のための量子アルゴリズム
- Authors: Bela Bauer and Sergey Bravyi and Mario Motta and Garnet Kin-Lic Chan
- Abstract要約: 本稿では, 電子構造, 量子統計力学, 量子力学の分野において, 量子コンピュータ上での解に対する潜在的な関心について, 化学・材料科学の中心的な問題を簡潔に述べる。
我々は、基底状態、力学、熱状態シミュレーションのための量子アルゴリズムの現在の進歩の詳細なスナップショットを取得し、将来の発展のためにそれらの強みと弱点を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As we begin to reach the limits of classical computing, quantum computing has
emerged as a technology that has captured the imagination of the scientific
world. While for many years, the ability to execute quantum algorithms was only
a theoretical possibility, recent advances in hardware mean that quantum
computing devices now exist that can carry out quantum computation on a limited
scale. Thus it is now a real possibility, and of central importance at this
time, to assess the potential impact of quantum computers on real problems of
interest. One of the earliest and most compelling applications for quantum
computers is Feynman's idea of simulating quantum systems with many degrees of
freedom. Such systems are found across chemistry, physics, and materials
science. The particular way in which quantum computing extends classical
computing means that one cannot expect arbitrary simulations to be sped up by a
quantum computer, thus one must carefully identify areas where quantum
advantage may be achieved. In this review, we briefly describe central problems
in chemistry and materials science, in areas of electronic structure, quantum
statistical mechanics, and quantum dynamics, that are of potential interest for
solution on a quantum computer. We then take a detailed snapshot of current
progress in quantum algorithms for ground-state, dynamics, and thermal state
simulation, and analyze their strengths and weaknesses for future developments.
- Abstract（参考訳）: 古典的なコンピューティングの限界に到達し始めるにつれ、量子コンピューティングは科学世界の想像力を捉えた技術として登場した。
長年にわたり、量子アルゴリズムの実行能力は理論上の可能性に過ぎなかったが、最近のハードウェアの進歩により、量子コンピューティングデバイスは限られた規模で量子計算を行うことができるようになった。
したがって、現在、量子コンピュータが実際の関心のある問題に与える影響を評価することは、真の可能性であり、その中心的重要性である。
量子コンピュータの最も早く最も説得力のある応用の1つは、多くの自由度を持つ量子システムをシミュレートするというファインマンの考えである。
このような系は化学、物理学、材料科学にまたがる。
量子コンピューティングが古典コンピューティングを拡張する特定の方法は、任意のシミュレーションが量子コンピュータによって起動されることを期待できないことを意味するため、量子優位性が達成可能な領域を慎重に特定する必要がある。
本稿では,電子構造,量子統計力学,量子力学の分野において,量子コンピュータ上の解に潜在的に興味を持つ化学・物質科学の中心的な問題を簡潔に解説する。
次に、基底状態、ダイナミクス、および熱状態シミュレーションのための量子アルゴリズムの現在の進歩の詳細なスナップショットを取り、それらの強みと弱みを将来の発展のために分析する。
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