論文の概要: Multiscale Embedding for Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06813v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 18:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 17:07:53.269114
• Title: Multiscale Embedding for Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングのためのマルチスケール埋め込み
• Authors: Leah P. Weisburn, Minsik Cho, Moritz Bensberg, Oinam Romesh Meitei, Markus Reiher, Troy Van Voorhis,
• Abstract要約: 本稿では,従来のQM/MM埋め込みとブートストラップ埋め込みを結びつける新しいマルチスケール埋め込み方式を提案する。 また,メモリ資源が制限された古典的コンピュータを用いて,拡張システム上でのBE計算を容易にする混合基底BE方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4879040613477614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel multi-scale embedding scheme that links conventional QM/MM embedding and bootstrap embedding (BE) to allow simulations of large chemical systems on limited quantum devices. We also propose a mixed-basis BE scheme that facilitates BE calculations on extended systems using classical computers with limited memory resources. Benchmark data suggest the combination of these two strategies as a robust path in attaining the correlation energies of large realistic systems, combining the proven accuracy of BE with chemical and biological systems of interest in a lower computational cost method. Due to the flexible tunability of the resource requirements and systematic fragment construction, future developments in the realization of quantum computers naturally offer improved accuracy for multi-scale BE calculations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のQM/MM埋め込みとブートストラップ埋め込み(BE)をリンクして,量子デバイス上での大規模化学系のシミュレーションを可能にする,新しいマルチスケール埋め込み方式を提案する。 また,メモリ資源が制限された古典的コンピュータを用いて,拡張システム上でのBE計算を容易にする混合基底BE方式を提案する。 ベンチマークデータによると、これらの2つの戦略の組み合わせは、大きな現実的なシステムの相関エネルギーを得るための頑健な経路として、BEの証明された精度と、より低い計算コスト法に関心のある化学的および生物学的システムを組み合わせることを示唆している。 リソース要求の柔軟な調整性と体系的な断片構造のため、量子コンピュータの実現における将来の発展は、マルチスケールBE計算の精度を自然に向上させる。

関連論文リスト

• Memory-Augmented Hybrid Quantum Reservoir Computing [0.0]
  本稿では、量子計測の古典的後処理を通じてメモリを実装するハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。 我々は、完全に連結されたIsingモデルとRydberg原子配列の2つの物理プラットフォーム上でモデルをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T22:44:09Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Higher order quantum reservoir computing for non-intrusive reduced-order models [0.0]
  量子貯水池計算技術(QRC)は、相互接続された小さな量子系のアンサンブルを利用するハイブリッド量子古典的フレームワークである。 QRCは, 複雑な非線形力学系を安定かつ高精度に予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T13:37:04Z)
• Projective Quantum Eigensolver via Adiabatically Decoupled Subsystem Evolution: a Resource Efficient Approach to Molecular Energetics in Noisy Quantum Computers [0.0]
  我々は,ノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアを用いて,分子系の基底状態エネルギーを正確に計算することを目的とした射影形式を開発した。 本研究では,将来の耐故障システムにおいて,必要な精度を同時に確保しながら,ノイズ下での優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T13:27:40Z)
• Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing [56.61654656648898]
  本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。 我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T11:04:14Z)
• Quantum Embedding Method for the Simulation of Strongly Correlated Systems on Quantum Computers [0.0]
  本稿では、変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムと密度汎関数理論(DFT)を組み合わせた投影型埋め込み法を提案する。 開発したVQE-in-DFT法は実量子デバイス上で効率よく実装され, ブチロニトリル中の三重結合破壊過程のシミュレーションに使用される。 この開発は、コンピュータによる薬物設計や、強い相関の断片を持つメタロエンザイムの研究など、様々な化学分野の恩恵を受けるだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T19:00:03Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron Correlation [58.720142291102135]
  本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。 本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:00:00Z)
• Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected regime [77.34726150561087]
  量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。 量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z)
• Higher-Order Quantum Reservoir Computing [0.0]
  本稿では,線形フィードバックなどの古典的接続を介して相互に通信する,複数だが小さな量子システムからなるハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。 大規模非線形力学系をエミュレートする際のフレームワークの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T08:54:04Z)

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。