論文の概要: Modeling Stochastic Chemical Kinetics on Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08770v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 18:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:52:17.677678
- Title: Modeling Stochastic Chemical Kinetics on Quantum Computers
- Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける確率化学動力学のモデリング
- Authors: Tilas Kabengele, Yash M. Lokare, J. B. Marston, Brenda M. Rubenstein,
- Abstract要約: 三分子反応ネットワークのシュルオグルモデルを用いて、量子アルゴリズムを用いて化学動力学をモデル化する方法を示す。
ノイズやノイズのない量子シミュレーションによる量子計算結果は、古典的に計算された固有値やゼロモードと数パーセント以内で一致します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Chemical Master Equation (CME) provides a highly accurate, yet extremely resource-intensive representation of a stochastic chemical reaction network and its kinetics due to the exponential scaling of its possible states with the number of reacting species. In this work, we demonstrate how quantum algorithms and hardware can be employed to model stochastic chemical kinetics as described by the CME using the Schl\"ogl Model of a trimolecular reaction network as an illustrative example. To ground our study of the performance of our quantum algorithms, we first determine a range of suitable parameters for constructing the stochastic Schl\"ogl operator in the mono- and bistable regimes of the model using a classical computer and then discuss the appropriateness of our parameter choices for modeling approximate kinetics on a quantum computer. We then apply the Variational Quantum Deflation (VQD) algorithm to evaluate the smallest-magnitude eigenvalues, $\lambda_0$ and $\lambda_1$, which describe the transition rates of both the mono- and bi-stable systems, and the Quantum Phase Estimation (QPE) algorithm combined with the Variational Quantum Singular Value Decomposition (VQSVD) algorithm to estimate the zeromode (ground state) of the bistable case. Our quantum computed results from both noisy and noiseless quantum simulations agree within a few percent with the classically computed eigenvalues and zeromode. Altogether, our work outlines a practical path toward the quantum solution of exponentially complex stochastic chemical kinetics problems and other related stochastic differential equations.
- Abstract（参考訳）: ケミカルマスター方程式(CME)は、確率的化学反応ネットワークとその速度論の、反応する種の数とともに可能な状態の指数的スケーリングによって、非常に正確であるが非常に資源集約的な表現を提供する。
本研究では、三分子反応ネットワークのシュル・オグルモデルを用いて、CMEが示すように、量子アルゴリズムとハードウェアを用いて確率化学動力学をモデル化する方法を実証する。
量子アルゴリズムの性能について検討するために、まず古典的コンピュータを用いてモデルの単安定状態と双安定状態における確率的Schl\"ogl演算子を構築するのに適したパラメータの範囲を定め、量子コンピュータ上で近似力学をモデル化するためのパラメータ選択の適切性について議論する。
次に、変動量子デフレレーション(VQSVD)アルゴリズムを適用し、最小のマグニチュード固有値($\lambda_0$と$\lambda_1$)を単安定系および二安定系の遷移率を記述するとともに、変動量子特異値分解(VQSVD)アルゴリズムと組み合わせた量子位相推定(QPE)アルゴリズムを用いて、双安定系のゼロモード(基底状態)を推定する。
ノイズやノイズのない量子シミュレーションによる量子計算結果は、古典的に計算された固有値やゼロモードと数パーセント以内で一致します。
同様に、我々の研究は指数関数的に複雑な確率的化学運動論問題や他の関連する確率的微分方程式の量子解への実践的な道のりを概説している。
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