論文の概要: Efficient Hamiltonian Simulation: A Utility Scale Perspective for Covalent Inhibitor Reactivity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15804v3
• Date: Mon, 14 Apr 2025 10:47:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.5578
• 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: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の量子コンピューティングアプリケーションは、今日の量子システムで実現可能なより浅い回路を生成するアルゴリズムを必要とする。 これは、分子系の固有の複雑さのため、量子化学の応用には特に困難である。 本稿では, 量子中心データ駆動R&Dフレームワークを用いた分子反応性予測の精度を維持しつつ, より大きな活性空間へのスケーリングを行うための系統的な回路縮小手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25111276334134786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing applications in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era require algorithms that can generate shallower circuits feasible for today's quantum systems. This is particularly challenging for quantum chemistry applications due to the inherent complexity of molecular systems. Working with pharmaceutically relevant molecules containing sulfonyl fluoride ($SO_2F$) warheads used in targeted covalent drug development, we combine Hamiltonian terms truncation, Clifford Decomposition and Transformation (CDAT), and optimized transpilation techniques to achieve up to a 28.5-fold reduction in circuit depth when assuming all-to-all connectivity of quantum hardware. When employed on IBMQ's Heron architecture, we demonstrate up to a 15.5-fold reduction. Through these methods, we reduced circuit depths to 1330 gates for 8-qubit Hamiltonian dynamics simulations. Using middleware solutions for circuit decomposition, we successfully executed sub-circuits with depths up to 371 gates containing 216 2-qubit gates, representing one of the largest electronic structure Hamiltonian dynamics calculations implemented on current quantum hardware. The systematic circuit reduction approach shows promise for scaling to larger active spaces, while maintaining sufficient accuracy for molecular reactivity predictions using the Quantum-Centric Data-Driven R&D framework. This work highlights practical methods for exploring commercially relevant chemistry problems on quantum hardware through Hamiltonian simulation, with direct applications to pharmaceutical drug development.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の量子コンピューティングアプリケーションは、今日の量子システムで実現可能なより浅い回路を生成するアルゴリズムを必要とする。 これは、分子系の固有の複雑さのため、量子化学の応用には特に困難である。 スルホニルフッ化物(SO_2F$)弾頭を含む医薬関連分子を標的とする医薬品開発に用いて、ハミルトン語でトランケーション(truncation)、クリフォード分解変換(Clifford Decomposition and Transformation, CDAT)、および量子ハードウェアの完全接続性を仮定すると、最大28.5倍の回路深さの減少を達成するために最適化されたトランスパイル技術を組み合わせる。 IBMQのHeronアーキテクチャに採用された場合、15.5倍の削減効果を示す。 これらの手法により、8量子ハミルトン力学シミュレーションのための回路深さを1330ゲートに削減した。 216個の2量子ビットゲートを含む371個のゲートの深さを持つサブ回路を回路分解に利用し、現在の量子ハードウェア上で実装された最大の電子構造であるハミルトン力学計算の1つである。 系統的な回路縮小アプローチは、量子中心データ駆動R&Dフレームワークを用いた分子反応性予測の十分な精度を維持しつつ、より大きな活性空間へのスケーリングを約束することを示している。 本研究は、ハミルトンシミュレーションを通じて、量子ハードウェア上での商業的に関連する化学問題を探索する実践的手法と、医薬品開発への直接的応用を強調した。

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