論文の概要: Efficient Quantum Analytic Nuclear Gradients with Double Factorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13144v1
- Date: Tue, 26 Jul 2022 18:47:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 10:13:58.351818
- Title: Efficient Quantum Analytic Nuclear Gradients with Double Factorization
- Title（参考訳）: 二重因子化による高効率量子分析核勾配
- Authors: Edward G. Hohenstein, Oumarou Oumarou, Rachael Al-Saadon, Gian-Luca R.
Anselmetti, Maximilian Scheurer, Christian Gogolin and Robert M. Parrish
- Abstract要約: ラグランジアンに基づく緩和された1粒子および2粒子還元密度行列の評価手法について報告する。
古典的にシミュレーションされた例において、すべての対角線外密度行列要素を復元するためのラグランジュ的アプローチの精度と実現可能性を示す。
- 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: Efficient representations of the Hamiltonian such as double factorization
drastically reduce circuit depth or number of repetitions in error corrected
and noisy intermediate scale quantum (NISQ) algorithms for chemistry. We report
a Lagrangian-based approach for evaluating relaxed one- and two-particle
reduced density matrices from double factorized Hamiltonians, unlocking
efficiency improvements in computing the nuclear gradient and related
derivative properties. We demonstrate the accuracy and feasibility of our
Lagrangian-based approach to recover all off-diagonal density matrix elements
in classically-simulated examples with up to 327 quantum and 18470 total atoms
in QM/MM simulations, with modest-sized quantum active spaces. We show this in
the context of the variational quantum eigensolver (VQE) in case studies such
as transition state optimization, ab initio molecular dynamics simulation and
energy minimization of large molecular systems.
- Abstract（参考訳）: 二重分解のようなハミルトニアンの効率的な表現は、化学のための回路深さや誤り訂正およびノイズの多い中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムの回数を大幅に減少させる。
二重因子化ハミルトニアンの緩和された1粒子および2粒子還元密度行列を評価するためのラグランジアンに基づくアプローチを報告し、核勾配および関連する微分特性の計算における効率改善を解き明かした。
qm/mmシミュレーションで最大327個の量子原子と18470個の原子を含む古典的シミュレーション例において、ラグランジアンに基づく全ての対角密度行列要素を回収する手法の精度と実現可能性を示す。
本稿では、遷移状態最適化、アブ初期分子動力学シミュレーション、大規模分子系のエネルギー最小化などのケーススタディにおいて、変分量子固有解法(VQE)の文脈でこれを示す。
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