論文の概要: Quantum simulation of CO$_2$ chemisorption in an amine-functionalized metal-organic framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17453v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 11:35:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.343064
• Title: Quantum simulation of CO$_2$ chemisorption in an amine-functionalized metal-organic framework
• Title（参考訳）: アミン官能化金属-有機系におけるCO$_2$化学吸着の量子シミュレーション
• Authors: Jonathan R. Owens, Marwa H. Farag, Pooja Rao, Annarita Giani,
• Abstract要約: NVIDIA-Qプラットフォームで高速化されたシミュレーションQPUを用いて,一連の計算を行う。 我々は, アミン官能化金属-有機フレームワーク (MOF) の分子類似性に着目した。 12,20,24量子ビットに対応する (6e,6o), (10e,10o), (12e12o) の活性空間を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We perform a series of calculations using simulated QPUs, accelerated by NVIDIA CUDA-Q platform, focusing on a molecular analog of an amine-functionalized metal-organic framework (MOF) -- a promising class of materials for CO2 capture. The variational quantum eigensolver (VQE) technique is employed, utilizing the unitary coupled-cluster method with singles and doubles (UCCSD) within active spaces extracted from the larger material system. We explore active spaces of (6e,6o), (10e,10o), and (12e,12o), corresponding to 12, 20, and 24 qubits, respectively, and simulate them using CUDA-Q's GPU-accelerated state-vector simulator. Notably, the 24-qubit simulations -- among the largest of their kind to date -- are enabled by gate fusion optimizations available in CUDA-Q. While these active space sizes are among the largest reported in the context of CO2 chemisorption, they remain insufficient for a fully accurate study of the system. This limitation arises from necessary simplifications and scalability challenges of VQE, particularly the barren plateau problem. Nonetheless, this work demonstrates the application of VQE to a novel material system using large-scale simulated QPUs and offers a blueprint for future quantum chemistry calculations.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションQPUをNVIDIA CUDA-Qプラットフォームで高速化し, アミン官能化金属-有機フレームワーク (MOF) の分子類似性に着目し, 炭酸ガス捕獲のための有望な材料クラスである, シミュレーションQPUを用いて一連の計算を行う。 変分量子固有解法(VQE)技術を用いて、より大きな物質系から抽出された活性空間内で、単体と二重体(UCCSD)を用いた一元結合クラスタ法を用いる。 CUDA-QのGPU加速状態ベクトルシミュレータを用いて,それぞれ12,20,24量子ビットに対応する (6e,6o), (10e,10o), (12e,12o) の活性空間を探索し, シミュレーションを行った。 特に、24量子ビットシミュレーションは、CUDA-Qで利用可能なゲート融合最適化によって実現されている。 これらの活性空間サイズは、CO2化学吸着の文脈で報告される中で最大のものであるが、系を正確に研究するには不十分である。 この制限は、VQE、特にバレンプラトー問題において必要となる単純化と拡張性の問題から生じる。 しかしながら、この研究は、大規模なシミュレーションQPUを用いた新しい物質システムへのVQEの適用を実証し、将来の量子化学計算のための青写真を提供する。

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