論文の概要: Improving the runtime of quantum phase estimation for chemistry through basis set optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05733v1
- Date: Sat, 06 Sep 2025 14:47:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.677149
- Title: Improving the runtime of quantum phase estimation for chemistry through basis set optimization
- Title（参考訳）: 基底集合最適化による化学の量子位相推定のランタイム改善
- Authors: Pauline J. Ollitrault, Jerome F. Gonthier, Dario Rocca, Gian-Luca Anselmetti, Matthias Degroote, Nikolaj Moll, Raffaele Santagati, Michael Streif,
- Abstract要約: 量子位相推定(QPE)は化学的精度で分子基底エネルギーを得るための有望な量子アルゴリズムである。
計算コストはハミルトニアン 1-ノルム$lambda$ とブロックエンコーディングのコストによって支配され、少なくとも分子軌道の数と2倍にスケールする。
基本セットの最適化により、このコストを軽減するための2つの戦略について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11242503819703259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum phase estimation (QPE) is a promising quantum algorithm for obtaining molecular ground-state energies with chemical accuracy. However, its computational cost, dominated by the Hamiltonian 1-norm $\lambda$ and the cost of the block encoding, scales at least quadratically with the number of molecular orbitals, making it challenging to incorporate dynamic correlation by enlarging the active space. In this work, we investigate two strategies to mitigate this cost through the optimization of the basis set. First, we investigate whether adjusting the coefficients of Gaussian basis functions can minimize the 1-norm while preserving the accuracy of the ground state energy. Although this method leads to a reduction in the 1-norm up to 10%, this reduction is system-dependent and diminishes with increasing molecular size. Second, we demonstrate that employing a large-basis-set frozen natural orbital (FNO) strategy results in a substantial reduction in QPE resources without compromising accuracy. We study a dataset of 58 small organic molecules and the dissociation curve of N2, and demonstrate that an active space constructed from orbitals derived from larger basis sets captures correlation effects more effectively. This approach yields up to an 80% reduction in the 1-norm $\lambda$ and also leads to a 55% reduction in the number of orbitals. Our results highlight that improving the quality, not just the size, of the orbital basis is a viable strategy for extending QPE to include dynamical correlation, making progress toward scalable and chemically accurate quantum simulations with tractable resource requirements.
- Abstract（参考訳）: 量子位相推定(QPE)は化学的精度で分子基底エネルギーを得るための有望な量子アルゴリズムである。
しかしながら、その計算コストはハミルトニアン 1-ノルム$\lambda$ とブロック符号化のコストに支配され、少なくとも分子軌道の数と2乗スケールするので、活性空間を拡大することで動的相関を組み込むのが困難である。
本研究は,基本セットの最適化により,このコストを軽減するための2つの戦略について検討する。
まず,ガウス基底関数の係数を調整することにより,基底状態エネルギーの精度を保ちながら1ノルムを最小化できるかどうかを検討する。
この方法は1ノルムを10%まで減少させるが、この還元は系に依存し、分子サイズの増大とともに減少する。
第2に,大基底型凍結自然軌道(FNO)戦略を用いることで,精度を損なうことなく,QPE資源の大幅な削減が達成されることを示した。
我々は58個の小さな有機分子のデータセットとN2の解離曲線を研究し、より大きな基底集合から得られる軌道から構築された活性空間が相関効果をより効果的に捉えることを示した。
このアプローチは1-ノルム$\lambda$の最大80%の減少をもたらし、軌道の数も55%減少する。
この結果から,QPEを動的相関を含むように拡張し,スケーラブルで化学的に正確な量子シミュレーションに発展させるためには,軌道ベースのサイズだけでなく,品質の向上が有効な戦略であることが示唆された。
関連論文リスト
- Entanglement-minimized orbitals enable faster quantum simulation of molecules [1.7042264000899534]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-16T11:49:20Z) - Variational Quantum Imaginary Time Evolution for Matrix Product State Ansatz with Tests on Transcorrelated Hamiltonians [11.985673663540688]
マトリックス生成物状態(MPS)アンザッツは、分子ハミルトンの基底状態を見つけるための有望なアプローチを提供する。
本稿では,変分量子想像時間進化(VarQITE)手法を用いて,QCMPSアンサッツの最適化性能を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T08:28:52Z) - Shortcut to Chemically Accurate Quantum Computing via Density-based Basis-set Correction [0.4909687476363595]
密度ベースベースセット補正(DBBSC)による密度汎関数理論に量子コンピューティングアンサッツを組み込む。
完全基底セットの極限に近づき、化学的に正確な量子計算へのショートカットを提供する。
結果として生じるアプローチは、ベースセット収束を自己整合的に加速し、電子密度、基底状態エネルギー、および1次特性を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T14:31:01Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z) - Iterative Qubit Coupled Cluster using only Clifford circuits [36.136619420474766]
古典的に容易に生成できる理想的な状態準備プロトコルを特徴付けることができる。
繰り返し量子ビット結合クラスタ(iQCC)の変種を導入して,これらの要件を満たす手法を提案する。
本研究では, チタン系化合物Ti(C5H5)(CH3)3と (20, 20) 活性空間の複雑な系に研究を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-18T20:31:10Z) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z) - The impacts of optimization algorithm and basis size on the accuracy and
efficiency of variational quantum eigensolver [8.94838505400535]
変分量子固有解法(VQE)は、短期量子デバイスに基づく量子化学の有望な方法論である。
本研究は, ユニタリカップリングクラスタ(UCC)アンザッツを用いたVQE法による5分子(H2, LiH, HF, N2, F2)の研究である。
勾配最適化L-BFGS-Bの性能を直接探索法COBYLAの性能と比較する。
VQEの実用化のためには、限られた量子資源に基づいて完全能動空間(CAS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T07:50:24Z) - Resource Efficient Chemistry on Quantum Computers with the Variational
Quantum Eigensolver and The Double Unitary Coupled-Cluster approach [0.0]
量子ビットの数は分子基底の大きさに比例して線形にスケールすることを示す。
我々は、相関効果を小さくする軌道空間に効果的にダウンフォールドさせるために、Double Unitary coupled-cluster (DUCC)法を用いる。
ダウンフォールディング法を用いて、適切に構築された実効ハミルトニアンは、小型の活性空間における全軌道空間の効果を捉えることができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T15:59:15Z) - Hartree-Fock on a superconducting qubit quantum computer [30.152226344347064]
ここでは、12の量子ビット、78の2量子ビットゲート、114の1量子ビットゲートを含む、最も大きな化学の一連の量子シミュレーションを行う。
我々は、ジアゼンの異性化と同様に、$rm H_6$, $rm H_8$, $rm H_10$, $rm H_12$の結合エネルギーをモデル化する。
また,本実験の有効性を劇的に向上させる$N$-representabilityに基づく誤り軽減戦略を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T18:00:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。