論文の概要: Efficient quantum computation of molecular forces and other energy gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12437v2
• Date: Thu, 16 Dec 2021 17:37:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 00:06:22.807593
• Title: Efficient quantum computation of molecular forces and other energy gradients
• Title（参考訳）: 分子力および他のエネルギー勾配の効率的な量子計算
• Authors: Thomas E. O'Brien, Michael Streif, Nicholas C. Rubin, Raffaele Santagati, Yuan Su, William J. Huggins, Joshua J. Goings, Nikolaj Moll, Elica Kyoseva, Matthias Degroote, Christofer S. Tautermann, Joonho Lee, Dominic W. Berry, Nathan Wiebe, and Ryan Babbush
• Abstract要約: 本稿では,分子エネルギーの導関数を計算するための新しい量子アルゴリズムを提案する。 その結果, 単一核上の力の計算は, 化学系のエネルギーを推定するのと同じようなコストがかかる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4696310509745634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While most work on the quantum simulation of chemistry has focused on computing energy surfaces, a similarly important application requiring subtly different algorithms is the computation of energy derivatives. Almost all molecular properties can be expressed an energy derivative, including molecular forces, which are essential for applications such as molecular dynamics simulations. Here, we introduce new quantum algorithms for computing molecular energy derivatives with significantly lower complexity than prior methods. Under cost models appropriate for noisy-intermediate scale quantum devices we demonstrate how low rank factorizations and other tomography schemes can be optimized for energy derivative calculations. We perform numerics revealing that our techniques reduce the number of circuit repetitions required by many orders of magnitude for even modest systems. In the context of fault-tolerant algorithms, we develop new methods of estimating energy derivatives with Heisenberg limited scaling incorporating state-of-the-art techniques for block encoding fermionic operators. Our results suggest that the calculation of forces on a single nucleus may be of similar cost to estimating energies of chemical systems, but that further developments are needed for quantum computers to meaningfully assist with molecular dynamics simulations.
• Abstract（参考訳）: 化学の量子シミュレーションに関するほとんどの研究はエネルギー表面の計算に焦点が当てられているが、同様に微妙に異なるアルゴリズムを必要とする重要な応用はエネルギー微分の計算である。 ほとんど全ての分子特性は、分子動力学シミュレーションのような応用に不可欠な分子力を含むエネルギー微分として表すことができる。 本稿では,従来法に比べて複雑性が著しく低い分子エネルギー誘導体を計算するための新しい量子アルゴリズムを提案する。 雑音-中間スケール量子デバイスに適したコストモデルの下で、低階数分解や他のトモグラフィスキームがエネルギー微分計算にどのように最適化できるかを実証する。 我々は,本手法により,たとえ控えめなシステムであっても,数桁の回路繰り返しが要求される回数を減らすことを明らかにする数値処理を行う。 フォールトトレラントアルゴリズムの文脈において,フェミオン演算子をブロックする最先端技術を導入し,ハイゼンベルクによるエネルギー微分を推定する新しい手法を開発した。 以上の結果から,単一核上の力の計算は化学系のエネルギーの推定に類似したコストである可能性が示唆されるが,量子コンピュータが分子動力学シミュレーションを有意義に支援するためには,さらなる発展が必要である。

関連論文リスト

• Analog Quantum Simulation of Coupled Electron-Nuclear Dynamics in Molecules [0.0]
  プレBOフレームワークにおける分子ビブロニックダイナミクスに対する最初のアナログ量子シミュレーション手法を提案する。 提案手法は,等価な古典的アルゴリズムと比較して資源と計算コストが指数関数的に削減されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T17:42:34Z)
• Quantum Hardware-Enabled Molecular Dynamics via Transfer Learning [1.9144534010016192]
  量子ハードウェア上での分子動力学シミュレーションのための新しい経路を提案する。 移動学習と機械学習によるポテンシャルエネルギー表面構築技術を組み合わせることにより,新しい経路が提案される。 このアプローチは、機械学習モデルをトレーニングして、Behler-Parrinelloニューラルネットワークを用いて分子のポテンシャルエネルギーを予測することによって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T18:00:09Z)
• A hybrid quantum-classical algorithm for multichannel quantum scattering of atoms and molecules [62.997667081978825]
  原子と分子の衝突に対するシュリンガー方程式を解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはコーン変分原理の$S$-matrixバージョンに基づいており、基本散乱$S$-matrixを計算する。 大規模多原子分子の衝突をシミュレートするために,アルゴリズムをどのようにスケールアップするかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:10:47Z)
• Equation-of-motion variational quantum eigensolver method for computing molecular excitation energies, ionization potentials, and electron affinities [4.21608910266125]
  短期量子コンピュータは正確な分子シミュレーションを通じて物質と化学の研究を促進することが期待されている。 本稿では,変分量子固有解法に従って励起エネルギーを計算するための運動方程式に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T16:21:04Z)
• Extending the reach of quantum computing for materials science with machine learning potentials [0.3352108528371308]
  本稿では,機械学習のポテンシャルを用いて,量子計算手法の範囲を大規模シミュレーションに拡張する戦略を提案する。 各種ノイズ源を選択する機械学習能力の訓練性について検討する。 我々は、水素分子のための実際のIBM Quantumプロセッサ上で計算されたデータから、最初の機械学習ポテンシャルを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T15:59:30Z)
• Recompilation-enhanced simulation of electron-phonon dynamics on IBM Quantum computers [62.997667081978825]
  小型電子フォノン系のゲートベース量子シミュレーションにおける絶対的資源コストについて考察する。 我々は、弱い電子-フォノン結合と強い電子-フォノン結合の両方のためのIBM量子ハードウェアの実験を行う。 デバイスノイズは大きいが、近似回路再コンパイルを用いることで、正確な対角化に匹敵する電流量子コンピュータ上で電子フォノンダイナミクスを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T19:00:00Z)
• Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational Chemistry [51.827942608832025]
  短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。 計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:33:10Z)
• Variational Adiabatic Gauge Transformation on real quantum hardware for effective low-energy Hamiltonians and accurate diagonalization [68.8204255655161]
  変分アダバティックゲージ変換(VAGT)を導入する。 VAGTは、現在の量子コンピュータを用いてユニタリ回路の変動パラメータを学習できる非摂動型ハイブリッド量子アルゴリズムである。 VAGTの精度は、RigettiおよびIonQ量子コンピュータ上でのシミュレーションと同様に、トラフ数値シミュレーションで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T20:50:08Z)
• Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron Correlation [58.720142291102135]
  本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。 本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:00:00Z)
• Counteracting dephasing in Molecular Nanomagnets by optimized qudit encodings [60.1389381016626]
  分子ナノマグネットは、Quditベースの量子誤り訂正符号の実装を可能にする。 分子キューディットに符号化された量子情報を破損させるエラーの微視的理解が不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T19:21:42Z)
• Digital quantum simulation of molecular dynamics and control [0.0]
  分子系を制御するために最適形状の場を設計するために量子コンピュータをどのように利用できるかを研究する。 本稿では,時間内に分子系の場誘起量子力学をシミュレートする量子コンピュータを用いたハイブリッドアルゴリズムを提案する。 数値図解は、パラダイム的振動と回転制御の問題を明示的に扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T00:45:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。