論文の概要: End-to-End Quantum Simulation of a Chemical System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05835v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 17:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 13:36:22.908509
• Title: End-to-End Quantum Simulation of a Chemical System
• Title（参考訳）: 化学系のエンド・ツー・エンド量子シミュレーション
• Authors: Wim van Dam, Hongbin Liu, Guang Hao Low, Adam Paetznick, Andres Paz, Marcus Silva, Aarthi Sundaram, Krysta Svore, Matthias Troyer,
• Abstract要約: 我々は、高性能コンピューティング、信頼性のある量子コンピューティング、AIの最初のエンドツーエンド統合を実演する。 本稿では, 強い相関関係を持つ反応構成を決定するためのハイブリッド計算ワークフローを提案し, それらの構成に対して, その活性部位の基底状態エネルギーを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.603151203581752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate the first end-to-end integration of high-performance computing (HPC), reliable quantum computing, and AI in a case study on catalytic reactions producing chiral molecules. We present a hybrid computation workflow to determine the strongly correlated reaction configurations and estimate, for one such configuration, its active site's ground state energy. We combine 1) the use of HPC tools like AutoRXN and AutoCAS to systematically identify the strongly correlated chemistry within a large chemical space with 2) the use of logical qubits in the quantum computing stage to prepare the quantum ground state of the strongly correlated active site, demonstrating the advantage of logical qubits compared to physical qubits, and 3) the use of optimized quantum measurements of the logical qubits with so-called classical shadows to accurately predict various properties of the ground state including energies. The combination of HPC, reliable quantum computing, and AI in this demonstration serves as a proof of principle of how future hybrid chemistry applications will require integration of large-scale quantum computers with classical computing to be able to provide a measurable quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 我々は、キラル分子を生成する触媒反応のケーススタディにおいて、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)、信頼性量子コンピューティング、AIの最初のエンドツーエンド統合を実演する。 本稿では, 強い相関関係を持つ反応構成を決定するためのハイブリッド計算ワークフローを提案し, それらの構成に対して, その活性部位の基底状態エネルギーを推定する。 組み合わせる 1)AutoRXNやAutoCASのようなHPCツールを用いて、大規模化学空間内の強相関化学を系統的に同定する 2) 量子コンピューティングの段階での論理量子ビットの利用により、強く相関した活性部位の量子基底状態が作成され、物理量子ビットと比較して論理量子ビットの利点が証明される。 3) 古典的な影を持つ論理量子ビットの最適化量子測定を用いて、エネルギーを含む基底状態の様々な特性を正確に予測する。 このデモンストレーションにおけるHPC、信頼性のある量子コンピューティング、AIの組み合わせは、測定可能な量子優位性を提供するために、どのようにして大規模量子コンピュータと古典コンピューティングを統合する必要があるかの原則の証明となる。

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