論文の概要: Large circuit execution for NMR spectroscopy simulation on NISQ quantum hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14513v1
- Date: Tue, 16 Dec 2025 15:47:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.771651
- Title: Large circuit execution for NMR spectroscopy simulation on NISQ quantum hardware
- Title(参考訳): NISQ量子ハードウェアにおけるNMR分光シミュレーションのための大規模回路実行
- Authors: Artemiy Burov, Julien Baglio, Clément Javerzac-Galy,
- Abstract要約: 1次元(1D)核磁気共鳴(NMR)スペクトルは、分子の構造を学ぶための主要なツールである。
最大34スピンまでのスピン系の高磁場状態における液体1次元NMRスペクトルの量子ハミルトニアンシミュレーションを示す。
私たちのパイプラインは、量子ノイズの低減によるディープ量子回路の実行能力に大きな影響を与えます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the latest advances in quantum computing technology, we are gradually moving from the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era characterized by hardware limited in the number of qubits and plagued with quantum noise, to the age of quantum utility where both the newest hardware and software methods allow for tackling problems which have been deemed difficult or intractable with conventional classical methods. One of these difficult problems is the simulation of one-dimensional (1D) nuclear magnetic resonance (NMR) spectra, a major tool to learn about the structure of molecules, helping the design of new materials or drugs. Using advanced error mitigation and error suppression techniques from Q-CTRL together with the latest commercially available superconducting-qubit quantum computer from IBM and trapped-ion quantum computer from IonQ, we present the quantum Hamiltonian simulation of liquid-state 1D NMR spectra in the high-field regime for spin systems up to 34 spins. Our pipeline has a major impact on the ability to execute deep quantum circuits with the reduction of quantum noise, improving mean square error by a factor of 22. It allows for the execution of deep quantum circuits and obtaining salient features of the 1D NMR spectra for both 16-spin and 22-spin systems, as well as a 34-spin system, which lies beyond the regime where unrestricted full Liouvillespace simulations are practical (32 spins, the Liouville limit). Our work is a step toward near-term quantum utility in NMR spectroscopy.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティング技術の最新の進歩により、我々は、量子ビット数に制限されたハードウェアと量子ノイズに悩まされたハードウェアを特徴とする、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代から、最新のハードウェアとソフトウェアの両方が、従来の古典的手法で難しい、あるいは難解な問題に対処できる量子ユーティリティの時代へと、徐々に移行している。
これらの難しい問題の1つは、1次元(1D)核磁気共鳴(NMR)スペクトルのシミュレーションである。
IBMの最新の商用超伝導量子ビット量子コンピュータ、IonQのトラップイオン量子コンピュータとともに、Q-CTRLの高度な誤差緩和とエラー抑制技術を用いて、最大34スピンのスピン系における高磁場状態1DNMRスペクトルの量子ハミルトニアンシミュレーションを提案する。
我々のパイプラインは、量子ノイズの低減によるディープ量子回路の実行能力に大きな影響を与え、平均二乗誤差を22。
ディープ量子回路の実行と16スピン系と22スピン系の1D NMRスペクトルの健全な特徴と、制限のない完全なリウヴィル空間シミュレーションが現実的である体制を超えた34スピン系(32スピン、リウヴィル極限)を得ることができる。
我々の研究はNMR分光における短期量子利用への一歩である。
関連論文リスト
- Digital quantum simulation of many-body systems: Making the most of intermediate-scale, noisy quantum computers [51.56484100374058]
この論文は量子デバイス上の量子力学をシミュレートすることを中心にしている。
本稿では,量子力学における最も関連性の高い量子アルゴリズムの概要を紹介する。
近い将来に量子シミュレーションの恩恵を受けることができる量子力学における関連する問題を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-29T10:37:19Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T01:38:15Z) - The impact of noise on the simulation of NMR spectroscopy on NISQ devices [0.1625256372381793]
本稿では, 利用可能なクラウド量子コンピュータ上での小型有機分子の核磁気共鳴(NMR)分光のシミュレーションを行う。
得られたNMRスペクトルに対するノイズの影響を解析し、提案アルゴリズムが許容できる閾値ノイズを定量化する効果的なデコヒーレンス率を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T17:40:06Z) - Towards quantum utility for NMR quantum simulation on a NISQ computer [0.0]
核磁気共鳴(NMR)実験を模擬するための雑音型中間スケール量子デバイスの適用について検討する。
最大11スピン、合計47原子の関連分子上での陽子NMRスペクトルのシミュレーション結果を示し、実際のNMR実験と比較する。
現在の制限にもかかわらず、同様のアプローチが最終的に量子ユーティリティーのケースにつながることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T17:22:24Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System
Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。
量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。
ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T19:00:04Z) - Quantum Computing Quantum Monte Carlo [8.69884453265578]
量子コンピューティングと量子モンテカルロを統合したハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
我々の研究は、中間スケールおよび早期フォールト耐性量子コンピュータで現実的な問題を解決するための道を開いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T14:26:24Z) - Recompilation-enhanced simulation of electron-phonon dynamics on IBM
Quantum computers [62.997667081978825]
小型電子フォノン系のゲートベース量子シミュレーションにおける絶対的資源コストについて考察する。
我々は、弱い電子-フォノン結合と強い電子-フォノン結合の両方のためのIBM量子ハードウェアの実験を行う。
デバイスノイズは大きいが、近似回路再コンパイルを用いることで、正確な対角化に匹敵する電流量子コンピュータ上で電子フォノンダイナミクスを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T19:00:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。