論文の概要: Reduced Density Matrix Sampling: Self-consistent Embedding and
Multiscale Electronic Structure on Current Generation Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05531v1
- Date: Mon, 12 Apr 2021 14:57:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 01:53:23.879067
- Title: Reduced Density Matrix Sampling: Self-consistent Embedding and
Multiscale Electronic Structure on Current Generation Quantum Computers
- Title（参考訳）: 減密度マトリックスサンプリング:電流発生量子コンピュータにおける自己整合埋め込みとマルチスケール電子構造
- Authors: Jules Tilly, P.V. Sriluckshmy, Akashkumar Patel, Enrico Fontana, Ivan
Rungger, Edward Grant, Robert Anderson, Jonathan Tennyson, and George H.
Booth
- Abstract要約: 次世代超伝導量子コンピュータにおける完全自己整合型マルチスケール量子古典アルゴリズムについて検討する。
これらの自己整合性アルゴリズムは、量子ハードウェアにかなりのノイズがあるにもかかわらず、確かに非常に堅牢であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3488660476261511
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate fully self-consistent multiscale quantum-classical algorithms
on current generation superconducting quantum computers, in a unified approach
to tackle the correlated electronic structure of large systems in both quantum
chemistry and condensed matter physics. In both of these contexts, a strongly
correlated quantum region of the extended system is isolated and
self-consistently coupled to its environment via the sampling of reduced
density matrices. We analyze the viability of current generation quantum
devices to provide the required fidelity of these objects for a robust and
efficient optimization of this subspace. We show that with a simple error
mitigation strategy and optimization of compact tensor product bases to
minimize the number of terms to sample, these self-consistent algorithms are
indeed highly robust, even in the presence of significant noises on quantum
hardware. Furthermore, we demonstrate the use of these density matrices for the
sampling of non-energetic properties, including dipole moments and Fermi liquid
parameters in condensed phase systems, achieving a reliable accuracy with
sparse sampling. It appears that uncertainties derived from the iterative
optimization of these subspaces is smaller than variances in the energy for a
single subspace optimization with current quantum hardware. This boosts the
prospect for routine self-consistency to improve the choice of correlated
subspaces in hybrid quantum-classical approaches to electronic structure for
large systems in this multiscale fashion.
- Abstract（参考訳）: 量子化学と凝縮物質物理学の両方において、大規模システムの相関電子構造に対処するための統一的なアプローチとして、現在の超伝導量子コンピュータにおける完全自己整合型量子古典アルゴリズムについて検討する。
これら2つの文脈において、拡張系の強相関量子領域を分離し、還元密度行列のサンプリングにより自己整合的にその環境に結合する。
この部分空間のロバストで効率的な最適化のために、現在の量子デバイスの実現可能性を分析し、それらのオブジェクトの忠実性を提供する。
単純な誤差緩和戦略とコンパクトテンソル積の最適化により、サンプルの項数を最小限に抑えることにより、量子ハードウェア上で大きなノイズが存在する場合でも、これらの自己整合アルゴリズムは確かに非常に頑健であることを示す。
さらに, この密度行列を用いて, 凝縮相系における双極子モーメントやフェルミ液体パラメータを含む非エネルギー特性のサンプリングを行い, スパースサンプリングによる高精度化を実現する。
これらの部分空間の反復最適化から導かれる不確実性は、現在の量子ハードウェアとの単一部分空間最適化のエネルギーの分散よりも小さいようである。
このことは、大規模システムに対する電子構造へのハイブリッド量子古典的アプローチにおける相関部分空間の選択を改善するための定期的な自己整合性を高める。
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