論文の概要: Quantum-Classical Computational Molecular Design of Deuterated
High-Efficiency OLED Emitters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14836v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 01:29:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 01:13:58.462275
- Title: Quantum-Classical Computational Molecular Design of Deuterated
High-Efficiency OLED Emitters
- Title（参考訳）: 導電性高効率OLEDエミッタの量子古典計算分子設計
- Authors: Qi Gao, Gavin O. Jones, Michihiko Sugawara, Takao Kobayashi, Hiroki
Yamashita, Hideaki Kawaguchi, Shu Tanaka, Naoki Yamamoto
- Abstract要約: 本研究では、合成可能な$Alq_3$エミッタを設計するためのハイブリッド量子古典計算手法について述べる。
因子化マシンをベースとした手法は,64 個の減算された$Alq_3$エミッタに対して,正確な特性予測を導出できることを示す。
VQEとQAOAのどちらの計算も、量子シミュレータ上で0.95以上の確率で最適な分子を予測することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.478822860398177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study describes a hybrid quantum-classical computational approach for
designing synthesizable deuterated $Alq_3$ emitters possessing desirable
emission quantum efficiencies (QEs). This design process has been performed on
the tris(8-hydroxyquinolinato) ligands typically bound to aluminum in $Alq_3$.
It involves a multi-pronged approach which first utilizes classical quantum
chemistry to predict the emission QEs of the $Alq_3$ ligands. These initial
results were then used as a machine learning dataset for a factorization
machine-based model which was applied to construct an Ising Hamiltonian to
predict emission quantum efficiencies on a classical computer. We show that
such a factorization machine-based approach can yield accurate property
predictions for all 64 deuterated $Alq_3$ emitters with 13 training values.
Moreover, another Ising Hamiltonian could be constructed by including synthetic
constraints which could be used to perform optimizations on a quantum simulator
and device using the variational quantum eigensolver (VQE) and quantum
approximate optimization algorithm (QAOA) to discover a molecule possessing the
optimal QE and synthetic cost. We observe that both VQE and QAOA calculations
can predict the optimal molecule with greater than 0.95 probability on quantum
simulators. These probabilities decrease to 0.83 and 0.075 for simulations with
VQE and QAOA, respectively, on a quantum device, but these can be improved to
0.90 and 0.084 by mitigating readout error. Application of a binary search
routine on quantum devices improves these results to a probability of 0.97 for
simulations involving VQE and QAOA.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,量子効率 (qes) を有する合成可能な重畳された$alq_3$エミッタの設計のためのハイブリッド量子古典計算手法について述べる。
この設計プロセスはトリス(8-ヒドロキシキノリナート)配位子で行われ、通常$Alq_3$でアルミニウムに結合する。
これは、最初に古典量子化学を用いて$alq_3$リガンドの放出qesを予測するマルチプロンギングアプローチを含む。
これらの最初の結果は、古典的コンピュータ上で放出される量子効率を予測するためのイジングハミルトニアンを構築するために、ファクタライゼーションマシンベースのモデルの機械学習データセットとして使用された。
このような因子分解マシンに基づく手法は、13のトレーニング値を持つ64重重み付き$alq_3$エミッタすべてに対して正確な特性予測を可能にする。
さらに、変分量子固有解法(vqe)と量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)を用いて、量子シミュレータとデバイス上で最適化を行うために使用できる合成制約を含む別のイジングハミルトニアンを構築し、最適なqeと合成コストを持つ分子を発見することができる。
量子シミュレータにおいて, vqe と qaoa の計算は, 0.95 以上の確率で最適分子を予測できる。
これらの確率は量子デバイス上でのvqeとqaoaのシミュレーションでは 0.83 と 0.075 に低下するが、読み出し誤差を緩和することで 0.90 と 0.084 に改善できる。
量子デバイスへのバイナリサーチルーチンの適用により、VQEとQAOAを含むシミュレーションの確率0.97に改善される。
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