Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformer refined quantum sampling for strongly correlated electronic structure

論文の概要: Transformer refined quantum sampling for strongly correlated electronic structure

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24617v1
Date: Sat, 23 May 2026 15:00:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.275906
Title: Transformer refined quantum sampling for strongly correlated electronic structure
Title（参考訳）: 強相関電子構造のための変圧器精密量子サンプリング
Authors: Xiongzhi Zeng, Ming Gong, Bowen Kan, Yi Fan, Huan Ma, Jianbin Cai, Yancheng Liu, Naibin Zhou, Tao Jiang, Shaojun Guo, Zhijie Fan, Zongkang Zhang, Yuan Li, Sirui Cao, Kai Yan, Xiaobo Zhu, Yi Luo, Honghui Shang, Zhenyu Li, Jian-Wei Pan, Jinlong Yang,
Abstract要約: QiankunNet-QSCIは、システムシミュレーションのためのハイブリッド量子古典的フレームワークである。 USCIアンサッツは、Zuchongzhi 3.1量子プロセッサ上で最も化学的に重要な電子配置を特定するために提案されている。トランスフォーマーモデルQiankunNetはスパースで重要な量子データから学習し、完全な電子波動関数を推論し、再構成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.783585072184867
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although quantum computing offers a promising solution for strongly correlated system simulation, existing algorithms face significant bottlenecks on current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. Here, we introduce QiankunNet-QSCI, a hybrid quantum-classical framework that addresses this challenge by combining efficient quantum-sampling with a transformer neural network. An efficient unitary selected configuration Interaction (USCI) ansatz especially designed for quantum sampling is proposed to identify the most chemically significant electronic configurations on the Zuchongzhi 3.1 quantum processor. Subsequently, the transformer model QiankunNet learns from these sparse yet critical quantum data to infer and reconstruct the complete electronic wavefunction with high fidelity. Simulation of the challenging 40-qubit [2Fe-2S] ferredoxin active center achieves chemical accuracy. Simulation of the nitrogenase P-cluster in a 114-electron 73-orbital active space also reaches 12 milli-Hartree-level agreement with the best density matrix renormalization group (DMRG) result. QiankunNet-QSCI thus offers a practical route to accurate quantum-assisted electronic structure calculations on current devices.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、強い相関を持つシステムシミュレーションのための有望なソリューションを提供するが、既存のアルゴリズムは、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスで重大なボトルネックに直面している。本稿では、量子サンプリングとトランスフォーマーニューラルネットワークを組み合わせることで、この課題に対処するハイブリッド量子古典フレームワークであるQiankunNet-QSCIを紹介する。特に量子サンプリングのために設計された効率的なユニタリ選択構成相互作用(USCI)アンサッツは、Zuchongzhi 3.1量子プロセッサ上で最も化学的に重要な電子配置を特定するために提案されている。その後、変換器モデルであるQiankunNetは、これらの希薄で重要な量子データから学習し、完全な電子波動関数を高い忠実度で推論し、再構成する。 40-qubit[2Fe-2S]フェレドキシン活性中心のシミュレーションは化学的精度を実現する。 114電子73軌道活性空間における窒素化酵素Pクラスターのシミュレーションも、最高の密度行列再正規化群(DMRG)の結果と12ミリハートリーレベルに一致した。したがって、QiankunNet-QSCIは、現在のデバイス上での正確な量子支援電子構造計算への実践的な経路を提供する。

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