論文の概要: Molecular Properties from Quantum Krylov Subspace Diagonalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05286v1
- Date: Thu, 09 Jan 2025 14:50:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 13:58:44.085497
- Title: Molecular Properties from Quantum Krylov Subspace Diagonalization
- Title(参考訳): 量子クリロフ部分空間対角化による分子特性
- Authors: Oumarou Oumarou, Pauline J. Ollitrault, Cristian L. Cortes, Maximilian Scheurer, Robert M. Parrish, Christian Gogolin,
- Abstract要約: クリャロフ固有状態の緩和された1と2の粒子還元密度行列を得る方法を示す。
これは量子信号処理を活用して、Krylov固有状態(出口状態を含む)を深さ線型に$D$で作成する。
我々は、小さな分子の核勾配を計算し、その分散を推定することで、我々のアプローチを検証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: Quantum Krylov subspace diagonalization is a prominent candidate for early fault tolerant quantum simulation of many-body and molecular systems, but so far the focus has been mainly on computing ground-state energies. We go beyond this by deriving analytical first-order derivatives for quantum Krylov methods and show how to obtain relaxed one and two particle reduced density matrices of the Krylov eigenstates. The direct approach to measuring these matrices requires a number of distinct measurement that scales quadratically with the Krylov dimension $D$. Here, we show how to reduce this scaling to a constant. This is done by leveraging quantum signal processing to prepare Krylov eigenstates, including exited states, in depth linear in $D$. We also compare several measurement schemes for efficiently obtaining the expectation value of an operator with states prepared using quantum signal processing. We validate our approach by computing the nuclear gradient of a small molecule and estimating its variance.
- Abstract(参考訳): 量子クリロフ部分空間対角化(Quantum Krylov subspace diagonalization)は、多体および分子系の初期のフォールトトレラント量子シミュレーションの有力候補であるが、今のところ主に基底状態エネルギーの計算に焦点が当てられている。
量子クリロフ法の解析的な一階微分を導出し、クリロフ固有状態の緩和された1と2つの粒子還元密度行列を得る方法を示す。
これらの行列を測る直接的なアプローチは、クリロフ次元の$D$と2次にスケールする多くの異なる測定を必要とする。
ここでは、このスケーリングを一定にする方法を示す。
これは量子信号処理を活用して、Krylov固有状態(出口状態を含む)を深さ線型に$D$で作成する。
また,演算子の期待値と,量子信号処理を用いて準備した状態とを効率的に求めるためのいくつかの測定手法を比較した。
我々は、小さな分子の核勾配を計算し、その分散を推定することで、我々のアプローチを検証する。
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