論文の概要: Quantum Simulation of Preferred Tautomeric State Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02977v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 15:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:51:41.466816
• Title: Quantum Simulation of Preferred Tautomeric State Prediction
• Title（参考訳）: 優先Tオートマー状態予測の量子シミュレーション
• Authors: Yu Shee and Tzu-Lan Yeh and Jen-Yueh Hsiao and Ann Yang and Yen-Chu Lin and Min-Hsiu Hsieh
• Abstract要約: 安定なtオートマー形式のより正確な推定は、量子化学計算によって達成できる。 本稿では,支配的なtautomeric形式を効率的に予測するためのハイブリッド量子化学量子計算ワークフローを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.52571197166768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prediction of tautomers plays an essential role in computer-aided drug discovery. However, it remains a challenging task nowadays to accurately predict the canonical tautomeric form of a given drug-like molecule. Lack of extensive tautomer databases, most likely due to the difficulty in experimental studies, hampers the development of effective empirical methods for tautomer predictions. A more accurate estimation of the stable tautomeric form can be achieved by quantum chemistry calculations. Yet, the computational cost required prevents quantum chemistry calculation as a standard tool for tautomer prediction in computer-aided drug discovery. In this paper we propose a hybrid quantum chemistry-quantum computation workflow to efficiently predict the dominant tautomeric form. Specifically, we select active-space molecular orbitals based on quantum chemistry methods. Then we utilize efficient encoding methods to map the Hamiltonian onto quantum devices to reduce the qubit resources and circuit depth. Finally, variational quantum eigensolver (VQE) algorithms are employed for ground state estimation where hardware-efficient ansatz circuits are used. To demonstrate the applicability of our methodology, we perform experiments on two tautomeric systems: acetone and Edaravone, each having 52 and 150 spin-orbitals in the STO-3G basis set, respectively. Our numerical results show that their tautomeric state prediction agrees with the CCSD benchmarks. Moreover, the required quantum resources are efficient: in the example of Edaravone, we could achieve chemical accuracy with only eight qubits and 80 two-qubit gates.
• Abstract（参考訳）: タウトマーの予測は、コンピュータ支援薬物発見において重要な役割を果たす。 しかし、現在、特定の薬物様分子の正準tオートマー形式を正確に予測することは難しい課題である。 広範なtautomerデータベースの欠如は、おそらく実験的研究が困難であるため、tautomer予測のための効果的な経験的手法の開発を妨げている。 より正確な tautomeric form の推定は、量子化学計算によって達成できる。 しかし、必要な計算コストは、量子化学計算がコンピュータ支援薬物発見におけるタウトマー予測の標準ツールになるのを防ぐ。 本稿では,支配的なtautomeric形式を効率的に予測するためのハイブリッド量子化学量子計算ワークフローを提案する。 具体的には、量子化学法に基づく活性空間分子軌道を選択する。 次に,量子デバイス上にハミルトニアンをマッピングする効率的な符号化手法を用いて,量子ビット資源と回路深度を削減する。 最後に、ハードウェア効率のよいアンザッツ回路を用いた基底状態推定に変分量子固有ソルバ(vqe)アルゴリズムを用いる。 提案手法の適用性を実証するため,STO-3Gベースセットにそれぞれ52と150のスピン軌道を持つアセトンとエダラボンの2つの自動合成系で実験を行った。 その結果,ccsdベンチマークはtautomeric state prediction (tautomeric state prediction) と一致した。 さらに、必要となる量子資源は効率的であり、エダラボンの例では、8キュービットと802キュービットのゲートで化学的精度を達成できた。

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