論文の概要: Optimizing Electronic Structure Simulations on a Trapped-ion Quantum Computer using Problem Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07045v3
• Date: Tue, 28 Sep 2021 05:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 04:25:02.925920
• Title: Optimizing Electronic Structure Simulations on a Trapped-ion Quantum Computer using Problem Decomposition
• Title（参考訳）: 問題分解を用いたトラップイオン量子コンピュータにおける電子構造シミュレーションの最適化
• Authors: Yukio Kawashima, Erika Lloyd, Marc P. Coons, Yunseong Nam, Shunji Matsuura, Alejandro J. Garza, Sonika Johri, Lee Huntington, Valentin Senicourt, Andrii O. Maksymov, Jason H. V. Nguyen, Jungsang Kim, Nima Alidoust, Arman Zaribafiyan, Takeshi Yamazaki
• Abstract要約: 量子リソースの最小化に重点を置いたエンドツーエンドパイプラインを,精度を維持しながら実験的に実証した。 密度行列埋め込み理論を問題分解法として、イオントラップ量子コンピュータを用いて、電子を凍結せずに10個の水素原子の環をシミュレートする。 我々の実験結果は、量子ハードウェア上で大きな分子を正確にシミュレートする問題分解の可能性の早期実証である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.760443413408915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers have the potential to advance material design and drug discovery by performing costly electronic structure calculations. A critical aspect of this application requires optimizing the limited resources of the quantum hardware. Here, we experimentally demonstrate an end-to-end pipeline that focuses on minimizing quantum resources while maintaining accuracy. Using density matrix embedding theory as a problem decomposition technique, and an ion-trap quantum computer, we simulate a ring of 10 hydrogen atoms without freezing any electrons. The originally 20-qubit system is decomposed into 10 two-qubit problems, making it amenable to currently available hardware. Combining this decomposition with a qubit coupled cluster circuit ansatz, circuit optimization, and density matrix purification, we accurately reproduce the potential energy curve in agreement with the full configuration interaction energy in the minimal basis set. Our experimental results are an early demonstration of the potential for problem decomposition to accurately simulate large molecules on quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、コストのかかる電子構造計算を行うことで、材料設計と薬物発見を前進させる可能性がある。 このアプリケーションの重要な側面は、量子ハードウェアの限られたリソースを最適化することである。 ここでは、量子資源の最小化と精度の維持に重点を置いたエンドツーエンドパイプラインを実験的に実証する。 問題分解法として密度行列埋め込み理論とイオントラップ量子コンピュータを用い、電子を凍らせることなく10個の水素原子の環をシミュレートする。 元々の20量子ビットシステムは10の2量子ビット問題に分解され、現在利用可能なハードウェアに対処できる。 この分解をクビット結合クラスタ回路アンサッツ、回路最適化、密度行列浄化と組み合わせることで、最小基底集合の完全な構成相互作用エネルギーに応じてポテンシャルエネルギー曲線を正確に再現する。 実験結果は,量子ハードウェア上で大分子を正確にシミュレートする問題分解の可能性の早期実証である。

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