論文の概要: Large-scale Efficient Molecule Geometry Optimization with Hybrid Quantum-Classical Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07460v1
- Date: Tue, 09 Sep 2025 07:31:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.208382
- Title: Large-scale Efficient Molecule Geometry Optimization with Hybrid Quantum-Classical Computing
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典計算による大規模分子幾何最適化
- Authors: Yajie Hao, Qiming Ding, Xiaoting Wang, Xiao Yuan,
- Abstract要約: 大きな分子の平衡測度を正確にかつ効率的に予測することは、量子計算化学における中心的な課題である。
2つの大きな障害が進行を妨げる: 大量の量子ビットが必要であり、従来のネスト最適化の禁止コストである。
本稿では,密度行列埋め込み理論(DMET)と変分量子固有解法(VQE)を併用して,これらの制約に対処する最適化フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1463843149836523
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurately and efficiently predicting the equilibrium geometries of large molecules remains a central challenge in quantum computational chemistry, even with hybrid quantum-classical algorithms. Two major obstacles hinder progress: the large number of qubits required and the prohibitive cost of conventional nested optimization. In this work, we introduce a co-optimization framework that combines Density Matrix Embedding Theory (DMET) with Variational Quantum Eigensolver (VQE) to address these limitations. This approach substantially reduces the required quantum resources, enabling the treatment of molecular systems significantly larger than previously feasible. We first validate our framework on benchmark systems, such as H4 and H2O2, before demonstrating its efficacy in determining the equilibrium geometry of glycolic acid C2H4O3, a molecule of a size previously considered intractable for quantum geometry optimization. Our results show the method achieves high accuracy while drastically lowering computational cost. This work thus represents a significant step toward practical, scalable quantum simulations, moving beyond the small, proof-of-concept molecules that have historically dominated the field. More broadly, our framework establishes a tangible path toward leveraging quantum advantage for the in silico design of complex catalysts and pharmaceuticals.
- Abstract（参考訳）: 大きな分子の平衡測度を正確にかつ効率的に予測することは、ハイブリッド量子古典アルゴリズムでさえも、量子計算化学において中心的な課題である。
2つの大きな障害が進行を妨げる: 大量の量子ビットが必要であり、従来のネスト最適化の禁止コストである。
本稿では,密度行列埋め込み理論 (DMET) と変分量子固有解法 (VQE) を併用してこれらの制約に対処する,協調最適化フレームワークを提案する。
このアプローチは、必要となる量子資源を大幅に減らし、分子系の処理を以前実現可能であったよりも大幅に大きくすることができる。
まず,H4 や H2O2 などのベンチマークシステム上での枠組みを検証し,それまで量子幾何学の最適化に有用と考えられていた大きさの分子であるグリコール酸 C2H4O3 の平衡幾何を決定する上での有効性を実証した。
提案手法は,計算コストを大幅に削減しながら高い精度を実現する。
この研究は、歴史的にこの分野を支配してきた概念実証分子を超えて、実用的でスケーラブルな量子シミュレーションに向けた重要な一歩である。
より広範に、我々のフレームワークは、複雑な触媒や医薬品のシリカ設計に量子的優位性を活用するための具体的な道を確立している。
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