論文の概要: Adiabatic-Inspired Hybrid Quantum-Classical Methods for Molecular Ground State Preparation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14449v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 14:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.750004
• Title: Adiabatic-Inspired Hybrid Quantum-Classical Methods for Molecular Ground State Preparation
• Title（参考訳）: アディバティック・インスパイアされたハイブリッド量子-古典法による分子基底状態の調製
• Authors: Sean Thrasher, Ioannis Kolotouros, Julien Michel, Petros Wallden,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、量子化学の重要な問題を効率的かつ正確に解くことを約束する。 量子コンピューティングの基底状態問題の解決における2つの主要な方法が収束に苦しむ。 本稿では, AQC-PQC法を一般化し, ベイチスティックなBFGSを組み合わせ, 量子計算コストを削減した新しいハイブリッド手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03499870393443268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing promises to efficiently and accurately solve many important problems in quantum chemistry which elude classical solvers, such as the electronic structure problem of highly correlated materials. Two leading methods in solving the ground state problem are the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Adiabatic Quantum Computing (AQC) algorithms. VQE often struggles with convergence due to the energy landscape being highly non-convex and the existence of barren plateaux, and implementing AQC is beyond the capabilities of current quantum devices as it requires deep circuits. Adiabatically-inspired algorithms aim to fill this gap. In this paper, we first present a unifying framework for these algorithms and then benchmark the following methods: the Adiabatically Assisted VQE (AAVQE) (Garcia-Saez and Latorre (2018)), the Variational Adiabatic Quantum Computing (VAQC) (Harwood et al (2022)), and the Adiabatic Quantum Computing with Parametrized Quantum Circuits (AQC-PQC) (Kolotouros et al (2025)) algorithms. Second, we introduce a novel hybrid approach termed G-AQC-PQC, which generalizes the AQC-PQC method, and combines adiabatic-inspired initialization with the low-memory BFGS optimizer, reducing the quantum computational cost of the method. Third, we compare the accuracy of the methods for chemistry applications using the beryllium hydride molecule (BeH$_2$). We compare the approaches across a number of different choices (ansätze types, depth, discretization steps, initial Hamiltonian, adiabatic schedules and method used). Our results show that the G-AQC-PQC outperforms conventional VQE. We further discuss limitations such as the zero-gradient problem and identify regimes where adiabatically-inspired methods offer a tangible advantage for near-term quantum chemistry applications.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、高相関物質の電子構造問題のような古典的な解法を解く量子化学において、多くの重要な問題を効率的かつ正確に解くことを約束する。 基底状態問題を解決する2つの主要な方法は、変分量子固有解法(VQE)とアディアバティック量子コンピューティング(AQC)アルゴリズムである。 VQEは、エネルギーランドスケープが非常に非凸であり、バレンプラトーが存在するため収束に苦しむことが多く、AQCの実装は、深い回路を必要とする現在の量子デバイスの能力を超えている。 断熱的にインスパイアされたアルゴリズムは、このギャップを埋めようとしている。 本稿では、まずこれらのアルゴリズムの統一化フレームワークを提示し、次に、Adiabatically Assisted VQE (AAVQE) (Garcia-Saez and Latorre (2018))、VAQC (Harwood et al (2022))、Adiabatically Assisted VQE (AAVQE) (Kolotouros et al (2025))アルゴリズムのベンチマークを行う。 第2に、AQC-PQC法を一般化したG-AQC-PQCと呼ばれる新しいハイブリッド手法を導入する。 第3に, ベリリウム水素化物分子 (BeH$_2$) を用いた化学応用法の比較を行った。 様々な選択(アンセゼ型、深さ、離散化ステップ、初期ハミルトン、断熱スケジュール、使用法)のアプローチを比較する。 G-AQC-PQCは従来のVQEよりも優れていた。 さらに、ゼロ・グラディエント問題のような制限について議論し、断熱的に着想を得た手法が短期量子化学の応用に有意義な優位性をもたらす体制を同定する。

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