論文の概要: Quantum Simulation of Ligand-like Molecules through Sample-based Quantum Diagonalization in Density Matrix Embedding Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22158v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 06:50:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.432536
• Title: Quantum Simulation of Ligand-like Molecules through Sample-based Quantum Diagonalization in Density Matrix Embedding Framework
• Title（参考訳）: 密度行列埋め込みフレームワークにおけるサンプルベース量子対角化によるリガンド様分子の量子シミュレーション
• Authors: Ashish Kumar Patra, Anurag K. S. V., Sai Shankar P., Ruchika Bhat, Raghavendra V., Rahul Maitra, Jaiganesh G,
• Abstract要約: この研究は密度行列埋め込み理論(DMET)とサンプルベースの量子対角化(SQD)を組み合わせて、自然配位子のような分子の基底状態エネルギーを計算する。 組込みハミルトンはIBMのイーグルR3超伝導量子ハードウェア上で解決される。 その結果, 試料ベースの量子法は, 強固な埋め込みフレームワークと統合された場合, 化学的に関連する分子系のシミュレーションに向けて, 確実に量子計算を拡張できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate treatment of electron correlation in extended molecular systems remains computationally challenging using classical electronic structure methods. Hybrid quantum-classical algorithms offer a potential route to overcome these limitations; however, their practical deployment on existing quantum computers requires strategies that both reduce problem size and mitigate hardware noise. In this work, we combine Density Matrix Embedding Theory (DMET) with Sample-based Quantum Diagonalization (SQD) to compute ground-state energies of a set of natural ligand-like molecules in the minimal Slater Type Orbital (STO-3G) basis set. DMET provides a systematic fragmentation of a molecule into embedded impurity subproblems, while SQD enables construction and classical diagonalization of reduced configuration spaces through quantum sampling enhanced by iterative configuration recovery. The resulting embedded Hamiltonians are solved on IBM's Eagle R3 superconducting quantum hardware (IBM Sherbrooke). The DMET-SQD energies obtained for all systems considered exhibit strong agreement with DMET-FCI benchmark values within chemical accuracy (1 kcal/mol). These results demonstrate that sample-based quantum methods, when integrated with a robust embedding framework, can reliably extend quantum computation towards simulation of chemically relevant molecular systems, showcasing potential applications in the field of drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 拡張分子系における電子相関の正確な処理は、古典的な電子構造法を用いて計算的に困難である。 ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、これらの制限を克服するための潜在的経路を提供するが、既存の量子コンピュータへの実践的な展開には、問題のサイズを減らし、ハードウェアノイズを軽減する戦略が必要である。 本研究では、密度行列埋め込み理論(DMET)とサンプルベースの量子対角化(SQD)を組み合わせることで、最小スレーター型軌道(STO-3G)基底集合における自然配位子様分子の基底状態エネルギーを計算する。 DMETは分子を組込み不純物サブプロブレムに体系的に断片化し、SQDは反復的な構成回復によって強化された量子サンプリングによって縮小された構成空間の構築と古典的な対角化を可能にする。 その結果、ハミルトニアンはIBMのイーグルR3超伝導量子ハードウェア(IBM Sherbrooke)で解決される。 全ての系で得られたDMET-SQDエネルギーは化学精度(1 kcal/mol)でDMET-FCIベンチマーク値と強い一致を示した。 これらの結果から, 化学関連分子系のシミュレーションに向けて, 量子計算を確実に拡張し, 薬物発見分野への応用の可能性を示した。

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