論文の概要: Electric Field Gradient Calculations for Ice VIII and IX using Polarizable Embedding: A Comparative Study on Classical Computers and Quantum Simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14531v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 18:59:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 17:57:44.645958
- Title: Electric Field Gradient Calculations for Ice VIII and IX using Polarizable Embedding: A Comparative Study on Classical Computers and Quantum Simulators
- Title(参考訳): 偏光性埋め込みを用いた氷VIII, IXの電界勾配計算:古典コンピュータと量子シミュレータの比較研究
- Authors: Dániel Nagy, Peter Reinholdt, Phillip W. K. Jensen, Erik Rosendahl Kjellgren, Karl Michael Ziems, Aaron Fitzpatrick, Stefan Knecht, Jacob Kongsted, Sonia Coriani, Stephan P. A. Sauer,
- Abstract要約: 明示的な環境、波動関数、異なる基底集合のサイズを含むことは、ゲート数に直接影響しない。
VTailorE-SCFでは、環境の包含と異なる基底集合のサイズがゲート数に直接影響しないことが分かる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We test the performance of the Polarizable Embedding Variational Quantum Eigensolver Self-Consistent-Field (PE-VQE-SCF) model for computing electric field gradients with comparisons to conventional complete active space self-consistent-field (CASSCF) calculations and experimental results. We compute quadrupole coupling constants for ice VIII and ice IX. We find that the inclusion of the environment is crucial for obtaining results that match the experimental data. The calculations for ice VIII are within the experimental uncertainty for both CASSCF and VQE-SCF for oxygen and lie close to the experimental value for ice IX as well. With the VQE-SCF, which is based on an Adaptive Derivative-Assembled Problem-Tailored (ADAPT) ansatz, we find that the inclusion of the environment and the size of the different basis sets do not directly affect the gate counts. However, by including an explicit environment, the wavefunction and, therefore, the optimization problem becomes more complicated, which usually results in the need to include more operators from the operator pool, thereby increasing the depth of the circuit.
- Abstract(参考訳): 本研究では、電場勾配を計算するための偏光型変分量子固有解法(PE-VQE-SCF)モデルの性能を、従来の完全能動空間自己整合体(CASSCF)計算との比較と実験結果と比較して検証する。
氷VIIIと氷IXの四重極結合定数を計算する。
実験データと一致する結果を得るためには,環境の包摂が不可欠であることがわかった。
氷VIIIの計算は、酸素に対するCASSCFとVQE-SCFの両方の実験的な不確実性の中にあり、氷IXの実験値に近い。
VQE-SCFはAdaptive Derivative-Assembled Problem-Tailored (ADAPT) アンサッツに基づいており、環境の包含と異なる基底集合のサイズはゲート数に直接影響しない。
しかし、明示的な環境、波動関数を含むことにより、最適化問題はより複雑になり、通常は演算子プールからより多くの演算子を含める必要が生じ、回路の深さが増加する。
関連論文リスト
- Size-consistency and orbital-invariance issues revealed by VQE-UCCSD calculations with the FMO scheme [0.0]
フラグメント分子軌道 (FMO) スキームは、フラグメント化に基づく一般的な手法の1つである。
我々は、FMO計算の電子相関部分を実行するために、GPU加速量子シミュレータ(cuQuantum)を使用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T02:16:14Z) - DySTreSS: Dynamically Scaled Temperature in Self-Supervised Contrastive
Learning [15.103383001990714]
特徴空間におけるサンプルの分布を最適化するために,コサイン類似性に依存した温度スケーリング関数を提案する。
予備学習段階を通じて特徴空間における局所的・大域的構造の挙動を包括的に検討する。
実験的な証拠は、提案されたフレームワークが、対照的な損失ベースのSSLアルゴリズムよりも優れているか、あるいは同等であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T13:31:41Z) - D4FT: A Deep Learning Approach to Kohn-Sham Density Functional Theory [79.50644650795012]
コーンシャム密度汎関数論(KS-DFT)を解くための深層学習手法を提案する。
このような手法はSCF法と同じ表現性を持つが,計算複雑性は低下する。
さらに,本手法により,より複雑なニューラルベース波動関数の探索が可能となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T10:38:10Z) - Implicit Hybrid Quantum-Classical CFD Calculations using the HHL
Algorithm [0.0]
インプリシット法は、ハイブリッド量子古典型CFDソルバにとって魅力的な方法である。
HHL固有値反転回路における量子ビットの数がCFDソルバの収束率にどのように影響するかを網羅的に分析する。
繰り返しフィードフォワード機構が同定され、HHL回路の精度が失われ、関連するエラー波が増幅される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T14:27:41Z) - Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。
一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-23T06:11:49Z) - Pseudo-Spherical Contrastive Divergence [119.28384561517292]
エネルギーベースモデルの最大学習確率を一般化するために,擬球面コントラスト分散(PS-CD)を提案する。
PS-CDは難解な分割関数を避け、学習目的の一般化されたファミリーを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T09:17:15Z) - Bayesian data-driven discovery of partial differential equations with variable coefficients [9.331440154110117]
可変係数を用いたPDE探索のための高度なベイズスパース学習アルゴリズムを提案する。
実験では, 雑音環境下でのベースライン法よりも, tBGL-SS法の方がロバストであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T11:05:34Z) - Efficient Semi-Implicit Variational Inference [65.07058307271329]
効率的でスケーラブルな半単純外挿 (SIVI) を提案する。
本手法はSIVIの証拠を低勾配値の厳密な推測にマッピングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T11:39:09Z) - Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via
fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。
本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。
我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T18:00:02Z) - Learning Likelihoods with Conditional Normalizing Flows [54.60456010771409]
条件正規化フロー(CNF)はサンプリングと推論において効率的である。
出力空間写像に対する基底密度が入力 x 上で条件づけられた CNF について、条件密度 p(y|x) をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-11-29T19:17:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。