論文の概要: Entanglement-minimized orbitals enable faster quantum simulation of molecules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13386v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 11:49:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.288581
• Title: Entanglement-minimized orbitals enable faster quantum simulation of molecules
• Title（参考訳）: 絡み合い最小化軌道は分子のより高速な量子シミュレーションを可能にする
• Authors: Zhendong Li,
• Abstract要約: スピン適応行列積状態(MPS)を用いたエンタングルメント最小化軌道(EMO)を見つけるための効率的な古典的アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,4つの鉄を含む鉄硫黄クラスターに対する事前の軌道最適化手法に対して,ほぼ1桁の精度で初期状態の重なりを向上する。 以上の結果から,これらの課題に対する初期状態の準備には,従来の推定値よりもはるかに少ないリソースが必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7042264000899534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computation offers significant potential for accelerating the simulation of molecules and materials through algorithms such as quantum phase estimation (QPE). However, the expected speedup in ground-state energy estimation depends critically on the ability to efficiently prepare an initial state with high overlap with the true ground state. For strongly correlated molecules such as iron-sulfur clusters, this overlap is demonstrated to decay exponentially with system size. To alleviate this problem, we introduce an efficient classical algorithm to find entanglement-minimized orbitals (EMOs) using spin-adapted matrix product states (MPS) with small bond dimensions. The EMO basis yields a more compact ground-state representation, significantly easing initial state preparation for challenging systems. Our algorithm improves initial state overlap by nearly an order of magnitude over prior orbital optimization approaches for an iron-sulfur cluster with four irons, and is scalable to larger systems with many unpaired electrons, including the P-cluster and FeMo-cofactor in nitrogenase with eight transition metal centers. For these systems, we achieve substantial enhancements on initial state overlap by factors of $O(10^2)$ and $O(10^5)$, respectively, compared to results obtained using localized orbitals. Our results show that initial state preparation for these challenging systems requires far fewer resources than prior estimates suggested.
• Abstract（参考訳）: 量子計算は、量子位相推定(QPE)のようなアルゴリズムによって分子や物質のシミュレーションを加速させる重要なポテンシャルを提供する。 しかし, 地中エネルギー推定の高速化は, 実際の地中状態と重なる初期状態の効率的な作成能力に大きく依存する。 鉄-硫黄クラスターのような強い相関を持つ分子では、この重なり合いは系の大きさとともに指数関数的に崩壊する。 この問題を軽減するために,スピン適応行列積状態 (MPS) を用いたエンタングルメント最小化軌道 (EMOs) の高速な古典的アルゴリズムを導入する。 EMOベースはよりコンパクトな基底状態表現をもたらし、挑戦的なシステムに対する初期状態の準備を著しく緩和する。 提案アルゴリズムは, 4つの鉄を含む鉄硫黄クラスターの軌道最適化手法に比べて, 約1桁のオービタルオービタルオーバーラップを向上し, 8つの遷移金属中心を持つニトロゲナーゼのPクラスターやFeMo-Cofactorを含む多くの不対電子を持つ大規模システムにスケーラブルである。 これらのシステムでは, 局部軌道を用いた結果と比較して, 初期状態の重なりを$O(10^2)$と$O(10^5)$の因子で大きく改善する。 以上の結果から,これらの課題に対する初期状態の準備には,従来の推定値よりもはるかに少ないリソースが必要であることが示唆された。

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