論文の概要: Quantum Elastic Network Models and their Application to Graphene
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05161v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 17:49:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.314877
- Title: Quantum Elastic Network Models and their Application to Graphene
- Title（参考訳）: 量子弾性ネットワークモデルとグラフェンへの応用
- Authors: Ioannis Kolotouros, Adithya Sireesh, Stuart Ferguson, Sean Thrasher, Petros Wallden, Julien Michel,
- Abstract要約: 我々はQENM(Quantum Elastic Network Models)を導入し、Babbushらの量子アルゴリズムを利用する(PRX, 2023)。
本稿では, 平面材料の効率的なシミュレーションを実現する方法について述べる。
我々は,初期状態の準備,ハミルトニアンシミュレーション,この物質の測定の正確な複雑さを分析し,実世界の2つの応用を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4002298833349518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Molecular dynamics simulations are a central computational methodology in materials design for relating atomic composition to mechanical properties. However, simulating materials with atomic-level resolution on a macroscopic scale is infeasible on current classical hardware, even when using the simplest elastic network models (ENMs) that represent molecular vibrations as a network of coupled oscillators. To address this issue, we introduce Quantum Elastic Network Models (QENMs) and utilize the quantum algorithm of Babbush et al. (PRX, 2023), which offers an exponential advantage when simulating systems of coupled oscillators under some specific conditions and assumptions. Here, we demonstrate how our method enables the efficient simulation of planar materials. As an example, we apply our algorithm to the task of simulating a 2D graphene sheet. We analyze the exact complexity for initial-state preparation, Hamiltonian simulation, and measurement of this material, and provide two real-world applications: heat transfer and the out-of-plane rippling effect. We estimate that an atomistic simulation of a graphene sheet on the centimeter scale, classically requiring hundreds of petabytes of memory and prohibitive runtimes, could be encoded and simulated with as few as $\sim 160$ logical qubits.
- Abstract（参考訳）: 分子動力学シミュレーション(英: molecular dynamics Simulations)は、原子組成と機械的特性を関連付けるための材料設計における中心的な計算手法である。
しかし、分子振動を結合振動子のネットワークとして表現する最も単純な弾性ネットワークモデル(ENM)を用いても、マクロスケールで原子レベルの分解能を持つ材料をシミュレーションすることは、現在の古典的ハードウェアでは不可能である。
この問題に対処するために、量子弾性ネットワークモデル(QENM)を導入し、特定の条件と仮定の下で結合振動子の系をシミュレートする際の指数的優位性を提供するBabbush et al(PRX, 2023)の量子アルゴリズムを利用する。
本稿では, 平面材料の効率的なシミュレーションを実現する方法について述べる。
例として,2次元グラフェンシートのシミュレーションにアルゴリズムを適用した。
我々は、初期状態の準備、ハミルトンシミュレーション、この物質の測定の正確な複雑さを分析し、熱伝達と外面リッピング効果の2つの実世界の応用を提供する。
我々は、古典的には数百ペタバイトのメモリと禁忌ランタイムを必要とするグラフェンシートの原子シミュレーションを、$\sim 160$の論理量子ビットで符号化し、シミュレートできると推定した。
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