論文の概要: Benchmarking the Impact of Active Space Selection on the VQE Pipeline for Quantum Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18203v1
• Date: Sat, 20 Dec 2025 03:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.232558
• Title: Benchmarking the Impact of Active Space Selection on the VQE Pipeline for Quantum Drug Discovery
• Title（参考訳）: 量子ドラッグ発見のためのVQEパイプラインにおけるアクティブスペース選択の影響のベンチマーク
• Authors: Zhi Yin, Xiaoran Li, Zhupeng Han, Shengyu Zhang, Xin Li, Zhihong Zhang, Runqing Zhang, Anbang Wang, Xiaojin Zhang,
• Abstract要約: 量子コンピュータは電子構造のスケーラブルな処理を約束する。 現実的な薬物様分子に変分量子固有解法(VQE)を適用することは、短期的な量子ハードウェアの性能制限によって制約される。 この研究は、アクティブな空間駆動型VQEのための最初の体系的なベンチマークを確立し、量子薬物発見における将来のハードウェア・アルゴリズムの共同設計研究の基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.312202507766463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers promise scalable treatments of electronic structure, yet applying variational quantum eigensolvers (VQE) on realistic drug-like molecules remains constrained by the performance limitations of near-term quantum hardwares. A key strategy for addressing this challenge which effectively leverages current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) hardwares yet remains under-benchmarked is active space selection. We introduce a benchmark that heuristically proposes criteria based on chemically grounded metrics to classify the suitability of a molecule for using quantum computing and then quantifies the impact of active space choices across the VQE pipeline for quantum drug discovery. The suite covers several representative drug-like molecules (e.g., lovastatin, oseltamivir, morphine) and uses chemically motivated active spaces. Our VQE evaluations employ both simulation and quantum processing unit (QPU) execution using unitary coupled-cluster with singles and doubles (UCCSD) and hardware-efficient ansatz (HEA). We adopt a more comprehensive evaluation, including chemistry metrics and architecture-centric metrics. For accuracy, we compare them with classical quantum chemistry methods. This work establishes the first systematic benchmark for active space driven VQE and lays the groundwork for future hardware-algorithm co-design studies in quantum drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは電子構造のスケーラブルな処理を約束するが、現実的な薬物のような分子に変分量子固有解法(VQE)を適用することは、短期的な量子ハードウェアの性能制限によって制限されている。 現在のNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)ハードウェアを効果的に活用するこの課題に対処するための重要な戦略は、アクティブスペースセレクションである。 本稿では, 量子コンピューティングにおける分子の適合性を分類し, VQEパイプライン上での活性空間選択の影響を定量化するために, 化学基底測定値に基づく基準をヒューリスティックに提案するベンチマークを提案する。 このスイートは、いくつかの代表的な薬物様分子(例えば、ロバスタチン、オセルタミビル、モルヒネ)を包含し、化学的に動機付けられた活性空間を使用する。 我々のVQE評価では、シングルとダブルのユニタリ結合クラスタ(UCCSD)とハードウェア効率のアンサッツ(HEA)を用いて、シミュレーションと量子処理ユニット(QPU)の両方を実行する。 化学メトリクスやアーキテクチャ中心のメトリクスを含む、より包括的な評価を採用しています。 正確性については、古典的な量子化学法と比較する。 この研究は、アクティブな空間駆動型VQEのための最初の体系的なベンチマークを確立し、量子薬物発見における将来のハードウェア・アルゴリズムの共同設計研究の基礎を成す。

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