論文の概要: Quantum Algorithm for Estimating Gibbs Free Energy and Entropy via Energy Derivatives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17821v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 22:27:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.446056
- Title: Quantum Algorithm for Estimating Gibbs Free Energy and Entropy via Energy Derivatives
- Title（参考訳）: エネルギー誘導体を用いたギブズ自由エネルギー・エントロピー推定のための量子アルゴリズム
- Authors: Shangjie Guo, Corneliu Buda, Nathan Wiebe,
- Abstract要約: 振動エントロピーの推定は熱力学や統計力学において重要な課題である。
本稿では,エネルギー微分による振動エントロピーの推定を目的とした量子アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating vibrational entropy is a significant challenge in thermodynamics and statistical mechanics due to its reliance on quantum mechanical properties. This paper introduces a quantum algorithm designed to estimate vibrational entropy via energy derivatives. Our approach block encodes the exact expression for the second derivative of the energy and uses quantum linear systems algorithms to deal with the reciprocal powers of the gaps that appear in the expression. We further show that if prior knowledge about the values of the second derivative is used then our algorithm can $ε$-approximate the entropy using a number of queries that scales with the condition number $κ$, the temperature $T$, error tolerance $ε$ and an analogue of the partition function $\mathcal{Z}$, as $\widetilde{O}\left(\frac{\mathcal{Z}κ^2 }{εT}\right)$. We show that if sufficient prior knowledge is given about the second derivative then the query scales quadratically better than these results. This shows that, under reasonable assumptions of the temperature and a quantum computer can be used to compute the vibrational contributions to the entropy faster than analogous classical algorithms would be capable of. Our findings highlight the potential of quantum algorithms to enhance the prediction of thermodynamic properties, paving the way for advancements in fields such as material science, molecular biology, and chemical engineering.
- Abstract（参考訳）: 振動エントロピーの推定は、量子力学的性質に依存するため、熱力学と統計力学において重要な課題である。
本稿では,エネルギー微分による振動エントロピーの推定を目的とした量子アルゴリズムを提案する。
我々のアプローチブロックは、エネルギーの第2微分の正確な表現を符号化し、量子線形系アルゴリズムを用いて、式に現れるギャップの相互の力を扱う。
さらに、第2導関数の値に関する事前の知識を使用すれば、我々のアルゴリズムは、条件数$κ$、温度$T$、エラー耐性$ε$、パーティション関数$\mathcal{Z}$、および$\widetilde{O}\left(\frac{\mathcal{Z}κ^2 }{εT}\right)$でスケールする多数のクエリを使ってエントロピーを近似することができる。
2つ目の導関数について十分な事前知識が与えられると、クエリはこれらの結果よりも2次的にスケールする。
これは、温度と量子コンピュータの合理的な仮定の下で、類似の古典的アルゴリズムよりも速くエントロピーへの振動寄与を計算することができることを示している。
本研究は, 物質科学, 分子生物学, 化学工学などの分野での進歩の道を開くことを目的として, 熱力学特性の予測を強化する量子アルゴリズムの可能性を強調した。
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