論文の概要: Near-term quantum algorithm for computing molecular and materials
properties based on recursive variational series methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09881v3
- Date: Sat, 26 Aug 2023 11:23:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 01:55:26.521608
- Title: Near-term quantum algorithm for computing molecular and materials
properties based on recursive variational series methods
- Title（参考訳）: 再帰的変分級法に基づく分子・物質特性計算のための短期量子アルゴリズム
- Authors: Phillip W. K. Jensen, Peter D. Johnson, and Alexander A. Kunitsa
- Abstract要約: 本稿では,分子の特性を短期量子デバイスを用いて推定する量子アルゴリズムを提案する。
エネルギー領域における一粒子グリーン関数と時間領域における自己相関関数を計算し,本手法を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Determining the properties of molecules and materials is one of the premier
applications of quantum computing. A major question in the field is: how might
we use imperfect near-term quantum computers to solve problems of practical
value? We propose a quantum algorithm to estimate the properties of molecules
using near-term quantum devices. The method is a recursive variational series
estimation method, where we expand an operator of interest in terms of
Chebyshev polynomials and evaluate each term in the expansion using a
variational quantum algorithm. We test our method by computing the one-particle
Green's function in the energy domain and the autocorrelation function in the
time domain.
- Abstract（参考訳）: 分子や物質の特性を決定することは、量子コンピューティングの第一の応用の一つである。
この分野の大きな疑問は: 実用的価値の問題を解決するために、不完全な短期量子コンピュータをどのように使うのか?
近距離量子デバイスを用いて分子の特性を推定する量子アルゴリズムを提案する。
この方法は帰納的変分級数推定法であり、チェビシェフ多項式の項で興味のある作用素を拡張し、変分量子アルゴリズムを用いて展開の各項を評価する。
エネルギー領域における一粒子グリーン関数と時間領域における自己相関関数を計算し,本手法を検証した。
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