論文の概要: Simulating challenging correlated molecules and materials on the Sycamore quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15291v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 07:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 09:33:27.955114
• Title: Simulating challenging correlated molecules and materials on the Sycamore quantum processor
• Title（参考訳）: sycamore量子プロセッサ上での挑戦的相関分子と物質シミュレーション
• Authors: Ruslan N. Tazhigulov, Shi-Ning Sun, Reza Haghshenas, Huanchen Zhai, Adrian T. K. Tan, Nicholas C. Rubin, Ryan Babbush, Austin J. Minnich, Garnet Kin-Lic Chan
• Abstract要約: 複雑な分子や物質をシミュレーションすることは、量子デバイスに期待される応用である。 超伝導量子プロセッサ上での静的および動的電子構造をシミュレートする。 我々の研究は、量子優位性の人工的な測度を物理的に関連する設定に変換するのに役立ちます。
• 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: Simulating complex molecules and materials is an anticipated application of quantum devices. With strong quantum advantage demonstrated in artificial tasks, we examine how such advantage translates into modeling physical problems of correlated electronic structure. We simulate static and dynamical electronic structure on a superconducting quantum processor derived from Google's Sycamore architecture for two representative correlated electron problems: the nitrogenase iron-sulfur molecular clusters, and $\alpha$-ruthenium trichloride, a proximate spin-liquid material. To do so, we simplify the electronic structure into low-energy spin models that fit on the device. With extensive error mitigation and assistance from classically simulated data, we achieve quantitatively meaningful results deploying about 1/5 of the gate resources used in artificial quantum advantage experiments on a similar architecture. This increases to over 1/2 of the gate resources when choosing a model that suits the hardware. Our work serves to convert artificial measures of quantum advantage into a physically relevant setting.
• Abstract（参考訳）: 複雑な分子や物質をシミュレーションすることは、量子デバイスに期待される応用である。 人工的なタスクにおいて強い量子優位性が示され、そのような優位性が相関電子構造の物理的問題にどのように変換されるかを検討する。 我々は,GoogleのSycamoreアーキテクチャから導かれた超伝導量子プロセッサ上での静的および動的電子構造をシミュレーションし,窒素化鉄-硫黄分子クラスターと,親水性スピン液体物質である三塩化アルファ$-ルテニウムの2つの関連電子問題について検討した。 そのために、電子構造をデバイスにフィットする低エネルギースピンモデルに単純化する。 古典的にシミュレーションされたデータからの広範なエラー軽減と補助により、同様のアーキテクチャで人工量子優位実験に使用されるゲートリソースの約1/5を、定量的に有意義な結果が得られる。 これは、ハードウェアに適合するモデルを選択する際に、ゲートリソースの1/2以上に増加する。 我々の研究は、量子優位性の人工的な測度を物理的に関連する設定に変換するのに役立つ。

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