論文の概要: AEGISS -- Atomic orbital and Entropy-based Guided Inference for Space Selection -- A novel semi-automated active space selection workflow for quantum chemistry and quantum computing applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10671v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 14:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.34993
• Title: AEGISS -- Atomic orbital and Entropy-based Guided Inference for Space Selection -- A novel semi-automated active space selection workflow for quantum chemistry and quantum computing applications
• Title（参考訳）: AEGISS -- Atomic orbit and Entropy-based Guided Inference for Space Selection -- 量子化学および量子コンピューティングアプリケーションのための新しい半自動アクティブスペース選択ワークフロー
• Authors: Fabio Tarocco, Pi A. B. Haase, Fabijan Pavošević, Vijay Krishna, Leonardo Guidoni, Stefan Knecht, Martina Stella,
• Abstract要約: AVAS(Atomic Valence Active Space)法とAutoCAS法の両方に着想を得た新しい手法を提案する。 本手法は, 化学的, 物理的に有意な活性空間の構築を導くために, 原子軌道投射による軌道エントロピー解析を統一する。 本稿では,光力学的治療に関連する分子系,特にRu(II)-錯体の集合に対するアプローチを検証する。
• 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: The selection of a balanced active space is a critical step in multi-reference quantum chemistry calculations, particularly for systems with strong electron correlation. Likewise, active space selection is a key to unlock the potential of contemporary quantum computing in quantum chemistry. Albeit recent progress, there remains a lack of a unified, robust, and fully automated framework for active space selection that performs reliably across a wide range of molecular systems. In this work, we present a novel approach inspired by both the AVAS (Atomic Valence Active Space) and AutoCAS methods. Our method unifies orbital entropy analysis with atomic orbital projections to guide the construction of chemically and physically meaningful active spaces. This integrated scheme enables a more consistent and flexible selection of active orbitals while retaining automation and scalability. We validate our approach on a set of molecular systems relevant to photodynamic therapy, in particular a set of Ru(II)-complexes, selected to span increasing levels of electron correlation and structural complexity. These molecules serve as challenging test cases due to the presence of strong static correlation and the need for highly accurate electronic structure descriptions. Our results demonstrate that the method can reliably identify compact, chemically intuitive active spaces that capture the essential physics, making it suitable for both classical and quantum computational frameworks. Furthermore, we have developed this approach in a package that is intuitive to use for users and can be interfaced with both standard quantum chemistry and quantum computing applications, making it accessible to a broad research community.
• Abstract（参考訳）: バランスの取れた活性空間の選択は、特に強い電子相関を持つ系において、マルチ参照量子化学計算において重要なステップである。 同様に、アクティブな空間選択は、量子化学における現代の量子コンピューティングの可能性を解き放つ鍵である。 近年の進歩にもかかわらず、幅広い分子系で確実に機能するアクティブな空間選択のための統一的で堅牢で完全に自動化されたフレームワークはいまだに存在しない。 本研究では,AVAS(Atomic Valence Active Space)法とAutoCAS法の両方に着想を得た新しい手法を提案する。 本手法は, 化学的, 物理的に有意な活性空間の構築を導くために, 原子軌道投射による軌道エントロピー解析を統一する。 この統合スキームは、自動化とスケーラビリティを維持しながら、より一貫性があり柔軟なアクティブ軌道の選択を可能にする。 本研究では, 光線力学的治療に関連する分子系, 特にRu(II)-錯体の集合に対して, 電子相関と構造複雑性の増大にまたがるアプローチを検証した。 これらの分子は、強い静的相関の存在と高精度な電子構造記述の必要性により、困難なテストケースとして機能する。 提案手法は, 古典的, 量子計算の両フレームワークに適した, コンパクトで化学的に直感的な活性空間を確実に同定できることを示す。 さらに,この手法をユーザに対して直感的に使用でき,標準的な量子化学および量子コンピューティングアプリケーションの両方にインターフェースできるパッケージとして開発し,幅広い研究コミュニティで利用できるようにした。

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