論文の概要: Quantum computation of molecular structure using data from challenging-to-classically-simulate nuclear magnetic resonance experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02163v2
• Date: Mon, 18 Oct 2021 16:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 02:52:43.370427
• Title: Quantum computation of molecular structure using data from challenging-to-classically-simulate nuclear magnetic resonance experiments
• Title（参考訳）: 古典的シミュレーション核磁気共鳴実験データを用いた分子構造の量子計算
• Authors: Thomas E. O'Brien, Lev B. Ioffe, Yuan Su, David Fushman, Hartmut Neven, Ryan Babbush and Vadim Smelyanskiy
• Abstract要約: スピンスピナーの時間分解測定から分子核スピンハミルトニアンを推定するための量子アルゴリズムを提案する。 量子コンピュータ上で,対応する学習問題のヤコビアンとヘッセンを直接推定する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a quantum algorithm for inferring the molecular nuclear spin Hamiltonian from time-resolved measurements of spin-spin correlators, which can be obtained via nuclear magnetic resonance (NMR). We focus on learning the anisotropic dipolar term of the Hamiltonian, which generates dynamics that are challenging-to-classically-simulate in some contexts. We demonstrate the ability to directly estimate the Jacobian and Hessian of the corresponding learning problem on a quantum computer, allowing us to learn the Hamiltonian parameters. We develop algorithms for performing this computation on both noisy near-term and future fault-tolerant quantum computers. We argue that the former is promising as an early beyond-classical quantum application since it only requires evolution of a local spin Hamiltonian. We investigate the example of a protein (ubiquitin) confined in a membrane as a benchmark of our method. We isolate small spin clusters, demonstrate the convergence of our learning algorithm on one such example, and then investigate the learnability of these clusters as we cross the ergodic to non-ergodic phase transition by suppressing the dipolar interaction. We see a clear correspondence between a drop in the multifractal dimension measured across many-body eigenstates of these clusters, and a transition in the structure of the Hessian of the learning cost-function (from degenerate to learnable). Our hope is that such quantum computations might enable the interpretation and development of new NMR techniques for analyzing molecular structure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,核磁気共鳴(NMR)によるスピンスピン相関器の時間分解測定から分子核スピンハミルトニアンを推定するための量子アルゴリズムを提案する。 我々はハミルトニアンの異方性双極子項を学習することに集中し、いくつかの文脈において挑戦的で古典的にシミュレートされた力学を生成する。 量子コンピュータ上で対応する学習問題のヤコビアンとヘッセンを直接推定する能力を示し,ハミルトニアンパラメータの学習を可能にした。 雑音の多い近距離および将来のフォールトトレラント量子コンピュータ上でこの計算を行うアルゴリズムを開発した。 前者は局所スピンハミルトニアンの進化のみを必要とするため、初期の古典的超古典的量子応用として有望であると主張する。 本手法の指標として,膜に閉じ込められたタンパク質(ユビキチン)の例について検討した。 小さなスピンクラスターを分離し、そのような例で学習アルゴリズムの収束を示すとともに、双極子相互作用を抑制してエルゴードから非エルゴード相転移への学習可能性を調べる。 これらのクラスターの多体固有状態にわたって測定された多フラクタル次元のドロップと、学習コスト関数のヘシアン構造(退化から学習可能)の遷移との間には明確な対応がある。 我々の期待は、そのような量子計算が分子構造を解析するための新しいNMR技術の解釈と発展を可能にすることである。

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