論文の概要: Efficient Hamiltonian Simulation: A Utility Scale Perspective for Covalent Inhibitor Reactivity Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15804v1
- Date: Fri, 20 Dec 2024 11:25:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:23:33.090545
- Title: Efficient Hamiltonian Simulation: A Utility Scale Perspective for Covalent Inhibitor Reactivity Prediction
- Title（参考訳）: 効率的なハミルトニアンシミュレーション:共分散インヒビター反応性予測のためのユーティリティスケール・パースペクティブ
- Authors: Marek Kowalik, Sam Genway, Vedangi Pathak, Mykola Maksymenko, Simon Martiel, Hamed Mohammadbagherpoor, Richard Padbury, Vladyslav Los, Oleksa Hryniv, Peter Pogány, Phalgun Lolur,
- Abstract要約: 本稿では、今日の量子システムで実行可能な化学問題のサイズを拡大する進歩を実証する。
共有結合性薬物分子の回路深さは29倍に減少し, ハミルトン動力学による反応性予測が可能となった。
IBMQのHeronアーキテクチャを採用すると、最大16倍の削減が見込まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25111276334134786
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- Abstract: Quantum computing applications in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era demand algorithms capable of generating shallower circuits that are feasible to run on today's quantum systems. This is a challenge, particularly for quantum chemistry applications, considering the inherent complexity of molecular systems. In this paper, we demonstrate advancements that expand the size of chemistry problems that can be run on today's quantum systems by applying hardware-efficient approaches, such as Quantum-Centric Data-Driven Research and Development (QDDRD), optimized algorithms with reduced circuit depth, and execute the experiments with middleware-supported quantum error mitigation. We report up to a 29-fold reduction in circuit depth for covalent drug molecules, enabling Hamiltonian dynamics for reactivity predictions, assuming all-to-all connectivity of quantum hardware. When employed on IBMQ's Heron architecture, we see up to a 16-fold reduction. The overarching impact of this work is that it highlights promising methods that allow researchers to explore the dynamics of commercially relevant chemistry on real quantum hardware via Hamiltonian simulation.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代における量子コンピューティングの応用は、今日の量子システムで実行可能なより浅い回路を生成することができるアルゴリズムを必要とする。
これは特に量子化学の応用において、分子系の固有の複雑さを考える上での課題である。
本稿では、QDDRD(Quantum-Centric Data-Driven Research and Development)のようなハードウェア効率の高いアプローチを適用し、回路深度を低減した最適化アルゴリズムを適用し、ミドルウェアによる量子エラー軽減実験を行うことにより、今日の量子システム上で実行可能な化学問題のサイズを拡大する進歩を示す。
等価な分子に対する回路深さの29倍の減少を報告し、量子ハードウェアの完全接続性を前提として、ハミルトン力学の反応性予測を可能にした。
IBMQのHeronアーキテクチャを採用すると、最大16倍の削減が見込まれる。
この研究の圧倒的な影響は、研究者たちがハミルトニアンシミュレーションを通じて、実際の量子ハードウェア上で商業的に関係のある化学のダイナミクスを探索できる有望な方法を強調していることである。
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