論文の概要: Sampling, rates, and reaction currents through reverse stochastic quantization on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11410v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 18:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 05:14:34.672376
• Title: Sampling, rates, and reaction currents through reverse stochastic quantization on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータ上の逆確率量子化によるサンプリング、レート、反応電流
• Authors: Guglielmo Mazzola
• Abstract要約: 量子コンピュータを用いて問題に対処する方法を示す。 局所最小値から逃れるハイブリッド量子古典サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quest for improved sampling methods to solve statistical mechanics problems of physical and chemical interest proceeds with renewed efforts since the invention of the Metropolis algorithm, in 1953. In particular, the understanding of thermally activated rare-event processes between long-lived metastable states, such as protein folding, is still elusive. In this case, one needs both the finite-temperature canonical distribution function and the reaction current between the reactant and product states, to completely characterize the dynamic. Here we show how to tackle this problem using a quantum computer. We use the connection between a classical stochastic dynamics and the Schroedinger equation, also known as stochastic quantization, to variationally prepare quantum states allowing us to unbiasedly sample from a Boltzmann distribution. Similarly, reaction rate constants can be computed as ground state energies of suitably transformed operators, following the supersymmetric extension of the formalism. Finally, we propose a hybrid quantum-classical sampling scheme to escape local minima, and explore the configuration space in both real-space and spin hamiltonians. We indicate how to realize the quantum algorithms constructively, without assuming the existence of oracles, or quantum walk operators. The quantum advantage concerning the above applications is discussed.
• Abstract（参考訳）: 1953年にメトロポリス・アルゴリズムが発明されて以来、物理・化学的な関心事の統計力学問題を解くためのサンプリング法の改善が試みられてきた。 特に、タンパク質の折りたたみのような長寿命な準安定状態の間の熱的に活性化される希少な過程の理解はいまだに解明されている。 この場合、有限温度の標準分布関数と反応物と生成物状態の間の反応電流の両方が必要となり、ダイナミクスを完全に特徴づける。 ここでは量子コンピュータを用いてこの問題に取り組む方法を示す。 古典的確率力学とシュレーディンガー方程式(確率量子化としても知られる)の接続を用いて、ボルツマン分布から偏りなくサンプルできる量子状態の変分的準備を行う。 同様に、反応速度定数は形式論の超対称拡大に従えば、適切に変換された作用素の基底状態エネルギーとして計算することができる。 最後に,局所ミニマから脱出するハイブリッド量子古典的サンプリングスキームを提案し,実空間とスピンハミルトニアンの両方の構成空間を探索する。 オーラクルや量子ウォーク演算子の存在を仮定することなく、構成的に量子アルゴリズムを実現する方法を示す。 上記の応用に関する量子的優位性について論じる。

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