論文の概要: Quantum Computing Based Design of Multivariate Porous Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06339v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 10:40:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:51.081646
• Title: Quantum Computing Based Design of Multivariate Porous Materials
• Title（参考訳）: 多変量多孔質材料の量子コンピューティングによる設計
• Authors: Shinyoung Kang, Younghun Kim, Jihan Kim,
• Abstract要約: 構成,構造,バランスの制約を直接ハミルトニアンに組み込む量子コンピューティングのハミルトニアンモデルを提案する。 我々のフレームワークは、最適な構成を特定するために、リンカの広大な探索空間を指数関数的に効率的に探索する。 実験的に知られたMTV多孔質材料のシミュレーションは、その基底状態の再現に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multivariate (MTV) porous materials exhibit unique structural complexities based on their diverse spatial arrangements of multiple building block combinations. These materials possess potential synergistic functionalities that exceed the sum of their individual components. However, the exponentially increasing design complexity of these materials poses significant challenges for accurate ground-state configuration prediction and design. To address this, we propose a Hamiltonian model for quantum computing that integrates compositional, structural, and balance constraints directly into the Hamiltonian, enabling efficient optimization of the MTV configurations. The model employs a graph-based representation to encode linker types as qubits. Our framework leads to exponentially efficient exploration of a vast search space of the linkers to identify optimal configurations based on predefined design variables. To validate our model, a variational quantum circuit was constructed and executed using the Sampling VQE algorithm in the IBM Qiskit. Simulations on experimentally known MTV porous materials (e.g. Cu-THQ-HHTP, Py-MVDBA-COF, MUF-7, and SIOC-COF2) successfully reproduced their ground-state configurations, demonstrating the validity of our model.
• Abstract（参考訳）: 多変量(MTV)多孔質材料は、複数のビルディングブロックの組み合わせの多様な空間配置に基づいて、ユニークな構造的複雑さを示す。 これらの材料は、個々の成分の和を超える潜在的な相乗的機能を持っている。 しかし、これらの材料の指数関数的に増加する設計複雑さは、正確な基底状態の構成予測と設計に重大な課題をもたらす。 そこで本研究では,MTV構成の効率的な最適化を実現するために,構成,構造,バランスの制約を直接ハミルトニアンに組み込む量子コンピューティングのハミルトニアンモデルを提案する。 このモデルはグラフベースの表現を使ってリンカの型を量子ビットとしてエンコードする。 本フレームワークは,事前定義された設計変数に基づいて最適構成を識別するために,リンカの広い探索空間を指数関数的に効率的に探索する。 我々のモデルを検証するため、IBM QiskitのSamping VQEアルゴリズムを用いて変動量子回路を構築し、実行した。 実験により得られたMTV多孔質材料(Cu-THQ-HHTP, Py-MVDBA-COF, MUF-7, SIOC-COF2)のシミュレーションにより, モデルの有効性が示された。

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