論文の概要: Capturing many-body correlation effects with quantum and classical computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11418v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 01:26:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:22:42.209404
• Title: Capturing many-body correlation effects with quantum and classical computing
• Title（参考訳）: 量子および古典計算による多体相関効果のキャプチャ
• Authors: Karol Kowalski, Nicholas P. Bauman, Guang Hao Low, Martin Roetteler, John J. Rehr, Fernando D. Vila
• Abstract要約: 我々は、X線光電子分光に関連するコアレベル状態の同定におけるQPE(Quantum Phase Estor)の有効性を示す。 我々は,QPE予測を,正確な対角化およびリアルタイムな運動方程式結合クラスタの定式化と比較し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.7853309684189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Theoretical descriptions of excited states of molecular systems in high-energy regimes are crucial for supporting and driving many experimental efforts at light source facilities. However, capturing their complicated correlation effects requires formalisms that provide a hierarchical infrastructure of approximations. These approximations lead to an increased overhead in classical computing methods, and therefore, decisions regarding the ranking of approximations and the quality of results must be made on purely numerical grounds. The emergence of quantum computing methods has the potential to change this situation. In this study, we demonstrate the efficiency of Quantum Phase Estimator (QPE) in identifying core-level states relevant to x-ray photoelectron spectroscopy. We compare and validate the QPE predictions with exact diagonalization and real-time equation-of-motion coupled cluster formulations, which are some of the most accurate methods for states dominated by collective correlation effects.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー状態における分子系の励起状態の理論的記述は、光源施設における多くの実験活動を支援し推進するために重要である。 しかし、それらの複雑な相関効果を捉えるには、近似の階層的インフラストラクチャを提供する形式を必要とする。 これらの近似は古典的な計算手法のオーバーヘッドを増大させるため、近似のランク付けと結果の質に関する決定は純粋に数値的な根拠で行う必要がある。 量子コンピューティング手法の出現は、この状況を変える可能性がある。 本研究では、X線光電子分光に関連するコアレベル状態の同定における量子位相推定器(QPE)の効率を実証する。 集団相関効果が支配する状態に対する最も正確な方法の1つとして,qpe予測と正確な対角化および実時間運動連成クラスター式を比較し,検証する。

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