論文の概要: Compressing Hamiltonians with ab initio downfolding for simulating strongly-correlated materials on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12237v3
• Date: Tue, 15 Apr 2025 18:24:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:36:01.989522
• Title: Compressing Hamiltonians with ab initio downfolding for simulating strongly-correlated materials on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータ上での強相関物質シミュレーションのためのab initioダウンフォールディングによる圧縮ハミルトン多様体
• Authors: Antonios M. Alvertis, Abid Khan, Norm M. Tubman,
• Abstract要約: Ab initio のダウンフォールディングは、圧縮された多体ハミルトニアンを導出する方法として登場した。 我々は、量子アルゴリズムを用いて、下向きのハミルトンの物性を得ることができ、確実に高忠実性解が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2912607909040075
• License:
• Abstract: The accurate first-principles description of strongly-correlated materials is an important and challenging problem in condensed matter physics. Ab initio downfolding has emerged as a way of deriving compressed many-body Hamiltonians that maintain the essential physics of strongly-correlated materials. The solution of these material-specific models is still exponentially difficult to generate on classical computers, but quantum algorithms allow for a significant speed-up in obtaining the ground states of these compressed Hamiltonians. Here we demonstrate that utilizing quantum algorithms for obtaining the properties of downfolded Hamiltonians can indeed yield high-fidelity solutions. By combining ab initio downfolding and variational quantum eigensolvers, we correctly predict the antiferromagnetic state of one-dimensional cuprate $\text{Ca}_2\text{CuO}_3$, the excitonic ground state of monolayer $\text{WTe}_2$, and the charge-ordered state of correlated metal $\text{SrVO}_3$. Numerical simulations utilizing a classical tensor network implementation of variational quantum eigensolvers allow us to simulate large models with up to $54$ qubits and encompassing up to four bands in the correlated subspace, which is indicative of the complexity that our framework can address. Through these methods we demonstrate the potential of classical pre-optimization and downfolding techniques for enabling efficient materials simulation using quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 強相関物質の正確な第一原理記述は、凝縮物質物理学において重要かつ困難な問題である。 Ab initio のダウンフォールディングは、強相関物質の本質物理学を維持する圧縮された多体ハミルトンを導出する方法として登場した。 これらの物質特異的モデルの解は、古典的コンピュータ上では指数関数的に生成することは依然として困難であるが、量子アルゴリズムはこれらの圧縮されたハミルトンの基底状態を得るための大幅なスピードアップを可能にする。 ここでは、下降したハミルトンの物性を得るために量子アルゴリズムを利用することで、確かに高忠実性解が得られることを実証する。 ab initio ダウンフォールディングと変分量子固有解法を組み合わせることで、1次元銅酸化物の反強磁性状態 $\text{Ca}_2\text{CuO}_3$,モノレイヤーの励起基底状態 $\text{WTe}_2$,および相関金属の電荷秩序状態 $\text{SrVO}_3$を正確に予測する。 変動量子固有解器の古典的テンソルネットワーク実装を利用した数値シミュレーションにより、最大54ドルキュービットの大規模モデルをシミュレートし、相関部分空間に最大4つのバンドを包含することができる。 これらの手法により、量子アルゴリズムを用いた効率的な材料シミュレーションを実現するための古典的な事前最適化および下降技術の可能性を示す。

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