論文の概要: Multireference Embedding and Fragmentation Methods for Classical and Quantum Computers: from Model Systems to Realistic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13394v1
• Date: Mon, 19 May 2025 17:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.773808
• Title: Multireference Embedding and Fragmentation Methods for Classical and Quantum Computers: from Model Systems to Realistic Applications
• Title（参考訳）: 古典コンピュータと量子コンピュータのマルチ参照埋め込みとフラグメンテーション法:モデルシステムから現実的応用へ
• Authors: Shreya Verma, Abhishek Mitra, Qiaohong Wang, Ruhee D'Cunha, Bhavnesh Jangid, Matthew R. Hennefarth, Valay Agarawal, Leon Otis, Soumi Haldar, Matthew R. Hermes, Laura Gagliardi,
• Abstract要約: 量子埋め込みは、複雑なシステムを管理可能なサブシステムに分割することで、有望なソリューションを提供する。 量子コンピュータにおける古典的実装とこれらの手法の新たな可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One of the primary challenges in quantum chemistry is the accurate modeling of strong electron correlation. While multireference methods effectively capture such correlation, their steep scaling with system size prohibits their application to large molecules and extended materials. Quantum embedding offers a promising solution by partitioning complex systems into manageable subsystems. In this review, we highlight recent advances in multireference density matrix embedding and localized active space self-consistent field approaches for complex molecules and extended materials. We discuss both classical implementations and the emerging potential of these methods on quantum computers. By extending classical embedding concepts to the quantum landscape, these algorithms have the potential to expand the reach of multireference methods in quantum chemistry and materials.
• Abstract（参考訳）: 量子化学における主要な課題の1つは、強い電子相関の正確なモデリングである。 マルチ参照手法はそのような相関関係を効果的に捉えるが、システムサイズとの急激なスケーリングは、大きな分子や拡張材料への適用を禁止している。 量子埋め込みは、複雑なシステムを管理可能なサブシステムに分割することで、有望なソリューションを提供する。 本稿では, 複素分子および拡張材料に対する多参照密度行列埋め込みと局所化能動空間自己整合場アプローチの最近の進歩に注目した。 量子コンピュータにおける古典的実装とこれらの手法の新たな可能性について論じる。 古典的な埋め込みの概念を量子ランドスケープに拡張することにより、これらのアルゴリズムは量子化学や材料における多重参照法の範囲を広げる可能性がある。

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