論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Simulations of Graphene Analogues: Adsorption Energetics Beyond DFT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21325v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 04:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.927687
• Title: Hybrid Quantum-Classical Simulations of Graphene Analogues: Adsorption Energetics Beyond DFT
• Title（参考訳）: グラフェンアナログのハイブリッド量子-古典シミュレーション:DFTを超える吸着エネルギー
• Authors: Archith Rayabharam, N. R. Aluru,
• Abstract要約: 変分量子固有解器(VQE)とMCSCF(Multiconfigurational Self Consistent Field)を統合するハイブリッド量子古典的フレームワークを開発する。 グラフェン類縁体と水との相互作用を調べるためのアプローチを拡張し、我々のフレームワークが高精度な量子法と整合した結合エネルギーを生成することを示した。 小分子系に制約された多くの既存の量子アルゴリズムとは対照的に、我々のフレームワークはより大きく、強く相関した系に対して化学的に正確な予測を行う。
• 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: Understanding strongly correlated systems is essential for advancing quantum chemistry and materials science, yet conventional methods like Density Functional Theory (DFT) often fail to capture their complex electronic behavior. To address these limitations, we develop a hybrid quantum-classical framework that integrates Multiconfigurational Self Consistent Field (MCSCF) with the Variational Quantum Eigensolver (VQE). Our initial benchmarks on water dissociation enabled the systematic optimization of key computational parameters, including ansatz selection, active space construction, and error mitigation. Building on this, we extend our approach to investigate the interactions between graphene analogues and water, demonstrating that our framework produces binding energies consistent with high accuracy quantum methods. Furthermore, we apply this methodology to predict the binding energies of transition metals (Fe, Co, Ni) on both pristine and defective graphene analogues, revealing strong charge transfer effects and pronounced multireference character phenomena often misrepresented by standard DFT. In contrast to many existing quantum algorithms that are constrained to small molecular systems, our framework achieves chemically accurate predictions for larger, strongly correlated systems such as metal graphene complexes. This advancement highlights the capacity of hybrid quantum-classical approaches to address complex electronic interactions and demonstrates a practical route toward realizing quantum advantage for real world materials applications in the Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) era.
• Abstract（参考訳）: 強い相関系を理解することは量子化学や材料科学の進歩に不可欠であるが、密度汎関数論(DFT)のような従来の手法は複雑な電子的振る舞いを捉えるのに失敗することが多い。 これらの制約に対処するため,多構成自己整合体(MCSCF)と変分量子固有解器(VQE)を統合するハイブリッド量子古典フレームワークを開発した。 水解離に関する最初のベンチマークでは、アンザッツの選択、アクティブな空間構成、エラー軽減など、重要な計算パラメータの体系的な最適化を可能にした。 これに基づいて、グラフェンアナログと水との相互作用を調べるためのアプローチを拡張し、我々のフレームワークが高精度な量子法と整合した結合エネルギーを生成することを示す。 さらに, 本手法を用いて遷移金属(Fe, Co, Ni)のプリスタンおよび欠陥グラフェン類縁体への結合エネルギーを予測し, 強い電荷移動効果を示し, 標準DFTでしばしば誤解される多重参照特性現象を示す。 小分子系に制約される多くの既存の量子アルゴリズムとは対照的に、我々のフレームワークは金属グラフェン錯体のような大規模で強い相関を持つ系に対して化学的に正確な予測を行う。 この進歩は、複雑な電子相互作用に対処するハイブリッド量子古典的アプローチの能力を強調し、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に現実世界の材料応用に量子優位性を実現するための実践的な方法を示す。

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