論文の概要: Quantum chemistry with provable convergence via randomized sample-based quantum diagonalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02578v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 16:36:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.431254
- Title: Quantum chemistry with provable convergence via randomized sample-based quantum diagonalization
- Title（参考訳）: ランダム化されたサンプルベース量子対角化による証明可能な収束を伴う量子化学
- Authors: Samuele Piccinelli, Alberto Baiardi, Max Rossmannek, Almudena Carrera Vazquez, Francesco Tacchino, Stefano Mensa, Edoardo Altamura, Ali Alavi, Mario Motta, Javier Robledo-Moreno, William Kirby, Kunal Sharma, Antonio Mezzacapo, Ivano Tavernelli,
- Abstract要約: 我々は、SKQDとハミルトンプロパゲータのqDRIFTランダム化コンパイルを組み合わせた新しいSQD変種を導入する。
結果のアルゴリズムであるSqDRIFTは、化学ハミルトニアンの実用スケールでのSQD計算を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sample-based quantum diagonalization (SQD) is a recently proposed algorithm to approximate the ground-state wave function of many-body quantum systems on near-term and early-fault-tolerant quantum devices. In SQD, the quantum computer acts as a sampling engine that generates the subspace in which the Hamiltonian is classically diagonalized. A recently proposed SQD variant, Sample-based Krylov Quantum Diagonalization (SKQD), uses quantum Krylov states as circuits from which samples are collected. Convergence guarantees can be derived for SKQD under similar assumptions to those of quantum phase estimation, provided that the ground-state wave function is concentrated, i.e., has support on a small subset of the full Hilbert space. Implementations of SKQD on current utility-scale quantum computers are limited by the depth of time-evolution circuits needed to generate Krylov vectors. For many complex many-body Hamiltonians of interest, such as the molecular electronic-structure Hamiltonian, this depth exceeds the capability of state-of-the-art quantum processors. In this work, we introduce a new SQD variant that combines SKQD with the qDRIFT randomized compilation of the Hamiltonian propagator. The resulting algorithm, termed SqDRIFT, enables SQD calculations at the utility scale on chemical Hamiltonians while preserving the convergence guarantees of SKQD. We apply SqDRIFT to calculate the electronic ground-state energy of several polycyclic aromatic hydrocarbons, up to system sizes beyond the reach of exact diagonalization.
- Abstract（参考訳）: サンプルベース量子対角化法 (SQD) は、近距離および早期のフォールト耐性量子デバイス上での多体量子系の基底状態波動関数を近似するアルゴリズムである。
SQDでは、量子コンピュータは、ハミルトンが古典的に対角化される部分空間を生成するサンプリングエンジンとして機能する。
最近提案されたSQD変種であるSample-based Krylov Quantum Diagonalization (SKQD)は、サンプルを収集する回路として量子Krylov状態を使用する。
収束保証は、基底状態の波動関数が集中していること、すなわちフルヒルベルト空間の小さな部分集合をサポートすることを仮定して、量子位相推定と同様の仮定でSKQDに対して導出することができる。
現在のユーティリティスケール量子コンピュータにおけるSKQDの実装は、クリロフベクトルを生成するのに必要な時間進化回路の深さによって制限される。
多くの複雑な多体ハミルトニアン、例えば分子電子構造ハミルトニアンにとって、この深さは最先端の量子プロセッサの能力を超える。
本研究では、SKQDとハミルトンプロパゲータのqDRIFTランダム化コンパイルを組み合わせた新しいSQD変種を提案する。
SqDRIFTと呼ばれるこのアルゴリズムは、SKQDの収束保証を保ちながら、化学ハミルトニアンの実用スケールでのSQD計算を可能にする。
我々はSqDRIFTを用いて、いくつかの多環芳香族炭化水素の電子基底状態エネルギーを、正確な対角化の範囲を超えてシステムサイズまで計算する。
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