論文の概要: Ab initio Quantum Simulation of Strongly Correlated Materials with Quantum Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03202v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 15:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 15:52:11.988474
• Title: Ab initio Quantum Simulation of Strongly Correlated Materials with Quantum Embedding
• Title（参考訳）: 量子埋め込みを用いた強相関材料のアブ初期量子シミュレーション
• Authors: Changsu Cao, Jinzhao Sun, Xiao Yuan, Han-Shi Hu, Hung Q. Pham, Dingshun Lv
• Abstract要約: ab 量子コンピュータ上の固体物質の初期シミュレーションはまだ初期段階である。 周期密度行列埋め込み理論の上に軌道に基づく多重フラグメント手法を導入する。 その結果, 量子埋め込みと化学的に直感的な断片化が組み合わさって, 現実的な物質の量子シミュレーションを大幅に前進させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5872014229110214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has shown great potential in various quantum chemical applications such as drug discovery, material design, and catalyst optimization. Although significant progress has been made in quantum simulation of simple molecules, ab initio simulation of solid-state materials on quantum computers is still in its early stage, mostly owing to the fact that the system size quickly becomes prohibitively large when approaching the thermodynamic limit. In this work, we introduce an orbital-based multi-fragment approach on top of the periodic density matrix embedding theory, resulting in a significantly smaller problem size for the current near-term quantum computer. We demonstrate the accuracy and efficiency of our method compared with the conventional methodologies and experiments on solid-state systems with complex electronic structures. These include spin polarized states of a hydrogen chain (1D-H), the equation of states of a boron nitride layer (h-BN) as well as the magnetic ordering in nickel oxide (NiO), a prototypical strongly correlated solid. Our results suggest that quantum embedding combined with a chemically intuitive fragmentation can greatly advance quantum simulation of realistic materials, thereby paving the way for solving important yet classically hard industrial problems on near-term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、創薬、物質設計、触媒最適化などの様々な量子化学応用において大きな可能性を示している。 単純な分子の量子シミュレーションでは大きな進歩があったが、量子コンピュータ上の固体材料のab initioシミュレーションはまだ初期段階であり、熱力学的限界に近づくとシステムのサイズが急速に大きくなるためである。 本研究では、周期密度行列埋め込み理論の上に軌道ベースの多重フラグメント手法を導入することにより、現在の近距離量子コンピュータの問題をかなり小さくする。 複雑な電子構造を持つ固体系の従来の手法や実験と比較して,提案手法の精度と効率を実証する。 水素鎖 (1D-H) のスピン偏極状態、窒化ホウ素層 (h-BN) の状態の方程式、酸化ニッケル (NiO) の磁秩序、原型的に強く相関した固体である。 以上の結果から, 化学的に直感的なフラグメンテーションと組み合わせることで, 現実的な物質の量子シミュレーションを大幅に進展させることができることが示唆された。

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