論文の概要: Enhancing density functional theory using the variational quantum
eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18534v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 18:16:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 13:54:59.658196
- Title: Enhancing density functional theory using the variational quantum
eigensolver
- Title（参考訳）: 変分量子固有解法を用いた密度汎関数理論の強化
- Authors: Evan Sheridan, Lana Mineh, Raul A. Santos, Toby Cubitt
- Abstract要約: 密度汎関数理論 (DFT) は、物質や分子の物理的性質を予測するための金標準の古典的アルゴリズムである。
我々は量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍関数の量子近似を構成する量子拡張DFT(QEDFT)と呼ばれるハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを開発した。
- 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: Quantum computers open up new avenues for modelling the physical properties
of materials and molecules. Density Functional Theory (DFT) is the gold
standard classical algorithm for predicting these properties, but relies on
approximations of the unknown universal functional, limiting its general
applicability for many fundamental and technologically relevant systems. In
this work we develop a hybrid quantum/classical algorithm called quantum
enhanced DFT (QEDFT) that systematically constructs quantum approximations of
the universal functional using data obtained from a quantum computer.
We benchmark the QEDFT algorithm on the Fermi-Hubbard model, both numerically
and on data from experiments on real quantum hardware. We find that QEDFT
surpasses the quality of groundstate results obtained from Hartree-Fock DFT, as
well as from direct application of conventional quantum algorithms such as VQE.
Furthermore, we demonstrate that QEDFT works even when only noisy, low-depth
quantum computation is available, by benchmarking the algorithm on data
obtained from Google's quantum computer.
We further show how QEDFT also captures quintessential properties of strongly
correlated Mott physics for large Fermi-Hubbard systems using functionals
generated on much smaller system sizes. Our results indicate that QEDFT can be
applied to realistic materials and molecular systems, and has the potential to
outperform the direct application of either DFT or VQE alone, without the
requirement of large scale or fully fault-tolerant quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、物質や分子の物理的性質をモデル化するための新しい道を開く。
密度汎関数理論 (DFT) は、これらの特性を予測するための金の標準古典的アルゴリズムであるが、未知の普遍汎関数の近似に依存しており、基本的および技術的に関係のある多くのシステムに適用可能である。
本研究では、量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍関数の量子近似を体系的に構築する量子拡張DFT(QEDFT)と呼ばれるハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを開発する。
我々はFermi-Hubbardモデル上でQEDFTアルゴリズムを数値的および実量子ハードウェアの実験データ上でベンチマークする。
QEDFTはHartree-Fock DFTから得られた基底状態の質を上回り、VQEのような従来の量子アルゴリズムを直接適用している。
さらに,googleの量子コンピュータから取得したデータに対してアルゴリズムをベンチマークすることにより,ノイズの多い低深さ量子計算が可能であっても,qedftが動作することを示す。
さらに,より小さな系サイズで生成する関数を用いた大規模フェルミ・ハバード系に対して,qedftが強相関mott物理学の量子本質的性質を捉えていることを示す。
以上の結果から,QEDFTは現実的な物質や分子システムに適用可能であり,大規模あるいは完全フォールトトレラントな量子コンピュータを必要とせずに,DFTやVQEの直接的な応用に勝る可能性が示唆された。
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