論文の概要: A Heuristic Quantum-Classical Algorithm for Modeling Substitutionally
Disordered Binary Crystalline Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00957v3
- Date: Tue, 2 Feb 2021 01:52:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-27 03:25:28.624985
- Title: A Heuristic Quantum-Classical Algorithm for Modeling Substitutionally
Disordered Binary Crystalline Materials
- Title（参考訳）: 置換不規則二元晶材料モデリングのためのヒューリスティック量子古典アルゴリズム
- Authors: Tanvi P. Gujarati, Tyler Takeshita, Andreas Hintennach, and Eunseok
Lee
- Abstract要約: 本稿では, 置換不規則二元晶材料のエネルギーを効率的にモデル化し, 予測する量子古典的アルゴリズムを提案する。
具体的には、格子サイト数で線形にスケールする量子回路を設計し、量子化学シミュレーションのエネルギーを予測するために訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5399429731150376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Improving the efficiency and accuracy of energy calculations has been of
significant and continued interest in the area of materials informatics, a
field that applies machine learning techniques to computational materials data.
Here, we present a heuristic quantum-classical algorithm to efficiently model
and predict the energies of substitutionally disordered binary crystalline
materials. Specifically, a quantum circuit that scales linearly in the number
of lattice sites is designed and trained to predict the energies of quantum
chemical simulations in an exponentially-scaling feature space. This circuit is
trained by classical supervised-learning using data obtained from
classically-computed quantum chemical simulations. As a part of the training
process, we introduce a sub-routine that is able to detect and rectify
anomalies in the input data. The algorithm is demonstrated on the complex
layer-structured of Li-cobaltate system, a widely-used Li-ion battery cathode
material component. Our results shows that the proposed quantum circuit model
presents a suitable choice for modelling the energies obtained from such
quantum mechanical systems. Furthermore, analysis of the anomalous data
provides important insights into the thermodynamic properties of the systems
studied.
- Abstract（参考訳）: エネルギー計算の効率と精度の向上は、計算材料データに機械学習技術を適用する分野である材料情報学の分野において、重要かつ継続的な関心を集めている。
本稿では,置換不規則二元晶材料のエネルギーを効率的にモデル化し,予測するヒューリスティック量子古典アルゴリズムを提案する。
具体的には、格子サイト数で線形にスケールする量子回路を設計し、指数的スケーリング特徴空間における量子化学シミュレーションのエネルギーを予測するために訓練する。
この回路は、古典的計算された量子化学シミュレーションから得られたデータを用いて、古典的教師付き学習によって訓練される。
トレーニングプロセスの一環として,入力データの異常を検出し,修正できるサブルーチンを導入する。
このアルゴリズムは、広く使用されているリチウムイオン電池陰極材料であるLi-コバルテート系の複雑な層構造上で実証される。
その結果,提案する量子回路モデルは,そのような量子力学系から得られるエネルギーのモデル化に最適であることがわかった。
さらに、異常データの解析は、研究対象システムの熱力学特性に関する重要な洞察を与える。
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