論文の概要: From Promise to Practice: Benchmarking Quantum Chemistry on Quantum Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01012v1
- Date: Sun, 30 Nov 2025 18:17:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.539593
- Title: From Promise to Practice: Benchmarking Quantum Chemistry on Quantum Hardware
- Title（参考訳）: Promiseから実践へ - 量子ハードウェア上での量子化学のベンチマーク
- Authors: Osama M. Raisuddin, Haimeng Zhang, Mario Motta, Fabian M. Faulstich,
- Abstract要約: W4-11熱化学データセットに基づく電子構造に対するサンプルベース量子対角化法(SQD)の体系的評価を行う。
これは、デジタル量子デバイス上での量子ハイブリッドアルゴリズムの精度と精度を評価する最大の研究である。
- 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: We provide a systematic evaluation of the sample-based quantum diagonalization (SQD) method for electronic structure based on the W4-11 thermochemistry dataset, comprising 124 total atomization, 83 bond dissociation, 20 isomerization, 505 heavy-atom transfer, and 13 nucleophilic substitution processes, covering diverse bonding situations and reaction mechanisms. This is the largest study assessing the accuracy and precision of a quantum-hybrid algorithm on a digital quantum device across a variety of molecular systems and chemical reactions, using 16.85 hours on the superconducting quantum processor ibm_rensselaer and 724.22 node hours on the supercomputer AiMOS. To ensure a fair comparison, our study employs commensurate resource allocation for both classical and quantum simulations. Although SQD exhibits large statistical deviations from ground-state reference energies, energy extrapolations yield CCSD-level accuracy. While bond-breaking reactions show a systematic improvement as computational resources increase, nucleophilic substitution or heavy atom transfer reactions do not. The limitations quantified in this manuscript indicate opportunities for improvement in SQD-based algorithms. This work provides a benchmark and community resource for exploring new quantum algorithms and devices, supported by an online benchmark challenge and an open-source Python library for direct comparison.
- Abstract（参考訳）: W4-11熱化学データセットに基づく電子構造に対するサンプルベース量子対角化法(SQD)の体系的評価を行い、全原子化124種、結合解離83種、異性化20種、重原子移動505種、求核置換13種からなる。
これは、超伝導量子プロセッサ ibm_rensselaer の16.85時間、スーパーコンピュータ AiMOS の724.22ノード時間を用いて、様々な分子系と化学反応のデジタル量子デバイス上での量子ハイブリッドアルゴリズムの精度と精度を評価する最大の研究である。
公平な比較を確保するため,古典シミュレーションと量子シミュレーションの両方にコンメンシュレート資源割り当てを用いる。
SQDは基底状態の基準エネルギーから大きな統計的ずれを示すが、エネルギー外挿はCCSDレベルの精度をもたらす。
結合破壊反応は計算資源の増加に伴って体系的に改善されるが、求核置換反応や重原子移動反応は起こらない。
この原稿で定量化された制限は、SQDベースのアルゴリズムを改善する機会を示している。
この作業は、オンラインベンチマークチャレンジと直接比較のためのオープンソースのPythonライブラリによってサポートされている、新しい量子アルゴリズムとデバイスを探索するためのベンチマークとコミュニティリソースを提供する。
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