論文の概要: Advancing Practical Quantum Embedding Simulations via Operator Commutativity Based State Preparation for Complex Chemical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19470v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 13:51:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.794354
- Title: Advancing Practical Quantum Embedding Simulations via Operator Commutativity Based State Preparation for Complex Chemical Systems
- Title（参考訳）: 演算子共振器による複合化学系の量子埋め込みシミュレーションの実用化
- Abstract要約: 量子コンピュータ上に実装されたハイブリッド量子古典アルゴリズムは、この問題に対処するための有望な経路を提供する。
本稿では,密度行列埋め込み理論における演算子可換性とエネルギー駆動型スクリーニングに基づく動的アンザッツ構築戦略を提案する。
従来のアンサーゼに比べて精度が向上し,量子ゲート要求が大幅に低減された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Determining the exponentially scaled ground state wavefunction and the associated molecular properties remains one of the central challenges in quantum chemistry. Hybrid quantum-classical algorithms implemented on quantum computers offer a promising route toward addressing this problem. However, despite several successful demonstrations on small molecular systems, accurate simulations of large and chemically realistic molecules remain difficult due to the limited capability of noisy intermediate scale quantum (NISQ) hardware. To bypass the limitations of NISQ devices, while simultaneously retaining the accuracy of the ground state energy estimations, we propose a dynamic ansatz construction strategy based on operator commutativity and energy driven screening within density matrix embedding theory (DMET) framework. The partitioning of the full system allows us to dynamically construct the ansatz over individual embedded subsystems, allowing each embedding problem be solved individually to a desired accuracy. The embedding Hamiltonian is updated in a self-consistent manner with dynamically formulated wavefunction, and their coupled optimization leads to accurate and efficient description of the overall system. To assess the performance of this approach, we apply it to several molecular systems and chemical processes with up to 144 qubits. These simulations require at most 20 qubits at a time and demonstrate improved accuracy and significantly reduced quantum gate requirements compared with conventional ansatze. We further investigate the impact of various fragmentation strategies and demonstrate the adaptability of our approach at each step of the DMET self-consistency cycle that leads to significantly improved accuracy for strongly correlated system.
- Abstract（参考訳）: 指数関数的にスケールされた基底状態の波動関数と関連する分子特性を決定することは、量子化学における中心的な課題の1つである。
量子コンピュータ上に実装されたハイブリッド量子古典アルゴリズムは、この問題に対処するための有望な経路を提供する。
しかし、いくつかの小さな分子系での実証が成功したにもかかわらず、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェアの限られた能力のため、大規模で化学的に現実的な分子の正確なシミュレーションは難しいままである。
NISQ装置の限界を回避し、同時に基底状態エネルギー推定の精度を維持しながら、密度行列埋め込み理論(DMET)フレームワーク内の演算子可換性とエネルギー駆動スクリーニングに基づく動的アンザッツ構築戦略を提案する。
システム全体の分割により,個々の組込みサブシステム上でアンサッツを動的に構築し,各組込み問題を所望の精度で個別に解くことができる。
埋め込みハミルトニアンは動的定式化波動関数で自己整合的に更新され、それらの結合最適化によりシステム全体の正確かつ効率的な記述が導かれる。
このアプローチの性能を評価するために、最大144キュービットの分子系および化学プロセスに適用する。
これらのシミュレーションは、一度に少なくとも20キュービットが必要であり、従来のアンサーゼと比較して精度が向上し、量子ゲート要求が大幅に低減された。
さらに, DMET自己整合性サイクルの各ステップにおいて, 種々のフラグメンテーション戦略の影響について検討し, 本手法の適応性を示す。
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