論文の概要: Quantum-Inspired Ising Machines for Quantum Chemistry Calculations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16435v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 11:39:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.035045
• Title: Quantum-Inspired Ising Machines for Quantum Chemistry Calculations
• Title（参考訳）: 量子化学計算のための量子インスピレーションイジングマシン
• Authors: Mahmood Hasani, Hadis Salasi, Negar Ashari Astani,
• Abstract要約: 量子シミュレーションは量子コンピューティングの最も有望な応用の一つである。 我々は,コヒーレントイジングマシンとシミュレートされた分岐アルゴリズムが,HとHOの電子エネルギープロファイルを正確に再現可能であることを示す。 結果は、より大きな分子系へのスケーリングに対する量子に着想を得たアプローチの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Four decades after Richard Feynman's famous remark, we have reached a stage at which nature can be simulated quantum mechanically. Quantum simulation is among the most promising applications of quantum computing. However, like many quantum algorithms, it is severely constrained by noise in near-term hardware. Quantum-inspired algorithms provide an attractive alternative by avoiding the need for error-prone quantum devices. In this study, we demonstrate that the coherent Ising machine and simulated bifurcation algorithms can accurately reproduce the electronic energy profiles of H_2 and H_2O, capturing their essential energetic features. Notably, we obtain computational times of 1.2 s and 2.4 s for the H_2 and H_2O profiles, respectively, representing a substantial speed-up compared to gate-based quantum computing approaches, which typically require at least 6 s to compute a single molecular geometry with comparable accuracy. These results highlight the potential of quantum-inspired approaches for scaling to larger molecular systems and for future applications in chemistry and materials science.
• Abstract（参考訳）: リチャード・ファインマンの有名な発言から40年後、我々は自然を量子力学的にシミュレートできる段階に達した。 量子シミュレーションは量子コンピューティングの最も有望な応用の一つである。 しかし、多くの量子アルゴリズムと同様に、近未来のハードウェアのノイズによって厳しい制約を受ける。 量子にインスパイアされたアルゴリズムは、エラーを起こしやすい量子デバイスの必要性を避けることで、魅力的な代替手段を提供する。 本研究では,コヒーレントIsingマシンとシミュレートバイフルケーションアルゴリズムが,H_2とH_2Oの電子エネルギー分布を正確に再現し,その必須エネルギー特性を捉えることを実証した。 特に,H_2 および H_2O プロファイルの計算時間 1.2 s と 2.4 s をそれぞれ取得し,ゲートベース量子コンピューティングのアプローチに比べて大幅に高速化された。 これらの結果は、より大規模な分子系へのスケーリングと、化学や材料科学における将来の応用に向けた量子に着想を得たアプローチの可能性を強調している。

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