論文の概要: Quantum simulation of molecular response properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06260v1
• Date: Mon, 16 Jan 2023 04:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 16:35:46.089474
• Title: Quantum simulation of molecular response properties
• Title（参考訳）: 分子応答特性の量子シミュレーション
• Authors: Ashutosh Kumar, Ayush Asthana, Vibin Abraham, T. Daniel Crawford, Nicholas J. Mayhall, Yu Zhang, Lukasz Cincio, Sergei Tretiak, Pavel A. Dub
• Abstract要約: 我々は, 量子コンピュータ上での分子応答特性を計算するために, 量子線形応答(qLR)理論を開発した。 我々は,qLR手法を用いて計算した応答特性が,古典的結合クラスタベース線形応答モデルから得られた応答特性よりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.520197015394451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate modeling of the response of molecular systems to an external electromagnetic field is challenging on classical computers, especially in the regime of strong electronic correlation. In this paper, we develop a quantum linear response (qLR) theory to calculate molecular response properties on near-term quantum computers. Inspired by the recently developed variants of the quantum counterpart of equation of motion (qEOM) theory, the qLR formalism employs "killer condition" satisfying excitation operator manifolds that offers a number of theoretical advantages along with reduced quantum resource requirements. We also used the qEOM framework in this work to calculate state-specific response properties. Further, through noise-less quantum simulations, we show that response properties calculated using the qLR approach are more accurate than the ones obtained from the classical coupled-cluster based linear response models due to the improved quality of the ground-state wavefunction obtained using the ADAPT-VQE algorithm.
• Abstract（参考訳）: 分子系の外部電磁界への応答の正確なモデリングは、古典的コンピュータ、特に強い電子相関の仕組みにおいて困難である。 本稿では,近距離量子コンピュータ上での分子応答特性を計算する量子線形応答(qLR)理論を提案する。 運動方程式(qEOM)理論の最近開発された変種に触発されて、qLR形式は「キラー条件」を用いて励起作用素多様体を満足させ、量子資源要求の減少とともに多くの理論的利点を提供する。 この研究では、状態固有の応答特性を計算するためにqEOMフレームワークも使用しました。 さらに, 雑音のない量子シミュレーションにより, qlr法を用いて計算した応答特性は, adapt-vqeアルゴリズムにより得られた基底状態波動関数の品質向上により, 古典的な結合クラスター型線形応答モデルよりも精度が向上することを示した。

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