論文の概要: Quantum Machine Learning of Molecular Energies with Hybrid Quantum-Neural Wavefunction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04264v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 04:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:06.593374
• Title: Quantum Machine Learning of Molecular Energies with Hybrid Quantum-Neural Wavefunction
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラル波動関数を用いた分子エネルギーの量子機械学習
• Authors: Weitang Li, Shi-Xin Zhang, Zirui Sheng, Cunxi Gong, Jianpeng Chen, Zhigang Shuai,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な量子回路とディープニューラルネットワークを組み合わせて分子波動関数を学習するハイブリッドフレームワークを提案する。 このアプローチは計算効率と精度を高め、従来の量子計算化学法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.545628748828856
• License:
• Abstract: Quantum computational chemistry holds great promise for simulating molecular systems more efficiently than classical methods by leveraging quantum bits to represent molecular wavefunctions. However, current implementations face significant limitations in accuracy due to hardware noise and algorithmic constraints. To overcome these challenges, we introduce a hybrid framework that learns molecular wavefunction using a combination of an efficient quantum circuit and a deep neural network. This approach enhances computational efficiency and accuracy, surpassing traditional quantum computational chemistry methods. Numerical benchmarking on molecular systems shows that our hybrid quantum-neural wavefunction approach achieves near-chemical accuracy, comparable to advanced quantum and classical techniques. Experimental validation on a superconducting quantum computer, using the isomerization reaction of cyclobutadiene, further demonstrates its practical applicability, with high accuracy in energy estimation and significant resilience to noise.
• Abstract（参考訳）: 量子計算化学は、分子の波動関数を表現するために量子ビットを活用することで、古典的手法よりも効率的に分子系をシミュレートする。 しかし、現在の実装ではハードウェアノイズとアルゴリズムの制約により精度が著しく制限されている。 これらの課題を克服するために、効率的な量子回路とディープニューラルネットワークの組み合わせを用いて分子波動関数を学習するハイブリッドフレームワークを導入する。 このアプローチは計算効率と精度を高め、従来の量子計算化学法を超越している。 分子系の数値ベンチマークにより、我々のハイブリッド量子-ニューラル波動関数法は、先進量子および古典的手法に匹敵するほぼ化学的精度を達成できることが示されている。 シクロブタジエンの異性化反応を用いた超伝導量子コンピュータの実験的検証は、その実用性をさらに証明し、エネルギー推定の精度が高く、ノイズに対する顕著な耐性を示す。

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