論文の概要: Quantum Information Harvesting with the Parallel Quantum Flow Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04186v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 20:08:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.363422
• Title: Quantum Information Harvesting with the Parallel Quantum Flow Algorithm
• Title（参考訳）: 並列量子フローアルゴリズムによる量子情報処理
• Authors: Nicholas P. Bauman, Ajay Panyala, Chenxu Liu, Muqing Zheng, Meng Wang, Karol Kowalski,
• Abstract要約: 本稿では,シングル・アンド・ダブルスモデルに基づくQFlowフォーマリズムの高性能コンピューティング実装について報告する。 82と114の軌道からなるターゲット空間に対して、フローは6つのアクティブな軌道型アクティブな空間に6つのアクティブな電子を含むことを実証する。 QFlow形式は拡散関数を持つ拡張基底集合において高い精度を維持しており、現実的な大規模量子化学シミュレーションの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.901131410093835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Flow (QFlow) algorithm provides a resource-efficient framework for describing correlated many-body systems on hybrid quantum-classical architectures. By enabling parallel utilization of quantum and classical resources, QFlow offers a scalable pathway toward simulations of realistic systems. In this Letter, we report a high-performance computing (HPC) implementation of the QFlow formalism based on a singles-and-doubles model. We demonstrate its performance for target spaces comprising 82 and 114 orbitals, where the flow includes all 6 active electrons in 6 active orbitals type active spaces. In the largest QFlow simulations, we optimize 1.17 million wave function parameters using the equivalent of 12 qubits. Despite the modest qubit requirements of the underlying active-space problems, the method recovers over $95\%$ of the total correlation energy obtained with the coupled cluster singles and doubles (CCSD) approach for systems dominated by dynamical correlation effects, which remain challenging for existing quantum algorithms. We further show that the QFlow formalism retains high accuracy in extended basis sets with diffuse functions, highlighting its potential for realistic large-scale quantum chemistry simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子フロー(QFlow)アルゴリズムは、ハイブリッド量子古典アーキテクチャ上の相関多体システムを記述するための資源効率のよいフレームワークを提供する。 量子および古典的なリソースの並列利用を可能にすることで、QFlowは現実的なシステムのシミュレーションに向けたスケーラブルな経路を提供する。 本稿では,シングル・アンド・ダブルスモデルに基づくQFlowフォーマリズムの高性能コンピューティング(HPC)実装について報告する。 82と114の軌道からなるターゲット空間に対して、フローは6つのアクティブな軌道型アクティブな空間に6つのアクティブな電子を含むことを実証する。 最大のQFlowシミュレーションでは、12量子ビットの等価値を用いて117万の波動関数パラメータを最適化する。 この手法は、基礎となる活動空間問題の質素な量子ビット要求にもかかわらず、既存の量子アルゴリズムでは依然として困難である動的相関効果に支配されるシステムに対して、結合クラスタシングルとダブルス(CCSD)で得られた合計相関エネルギーの9,5\%以上を回収する。 さらに、QFlow形式は拡散関数を持つ拡張基底集合において高い精度を維持しており、現実的な大規模量子化学シミュレーションの可能性を強調している。

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