論文の概要: Variational Quantum Eigensolver-Based Quantum Bootstrap Embedding for Molecules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17095v1
- Date: Sat, 13 Jun 2026 16:27:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.054471
- Title: Variational Quantum Eigensolver-Based Quantum Bootstrap Embedding for Molecules
- Title（参考訳）: 分子の量子固有解法に基づく量子ブートストラップ埋め込み
- Authors: Derek Peng,
- Abstract要約: 本稿では,変分量子固有解法(VQE)を用いた量子ブートストラップ埋め込み(QBE)ワークフローを開発する。
本稿では,VQE-QBEアルゴリズム全体の成功を決定するアルゴリズムの選択について検討する。
この研究は、短期量子ハードウェア上のより大きな分子システムや量子材料にエネルギー計算を拡張するための基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Simulating strongly correlated molecular systems on near-term quantum hardware remains challenging due to modern hardware's limited quantum volume and moderate-fidelity qubits. One potential way to circumvent this challenge is through bootstrap embedding (BE). Bootstrap embedding breaks molecules into smaller fragments that are then embedded into the "bath" of other fragments in an iterative way. Bootstrap embedding is appealing for quantum simulation because fragmenting the system reduces the qubit requirements for any given fragment. In this work, we develop a quantum bootstrap embedding (QBE) workflow that uses variational quantum eigensolver (VQE) fragment solvers and study the algorithmic choices that determine the overall VQE-QBE algorithm's success. To improve efficiency, we introduce FastAdaptVQE, a sparse matrix-accelerated form of the adaptive variational quantum eigensolver (ADAPT-VQE) that replaces symbolic commutator evaluation with direct statevector linear algebra, and MatrixFreeAdaptVQE, a matrix-free extension that removes the sparse-matrix memory bottleneck that appears when treating larger fragments. We also modify the ADAPT-VQE operator selection step by replacing the purely greedy choice with a look-ahead strategy. Benchmarks on $H_4$ and $F_2$ reach chemical accuracy, within 1 kcal/mol of bootstrap embedding results using a full configuration interaction (FCI) solver. These results show that combining QBE with VQE can accurately calculate energies of molecular systems. This research lays the foundation for extending energy calculations to larger molecular systems and quantum materials on near-term quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 近未来の量子ハードウェア上での強い相関分子系のシミュレーションは、現代のハードウェアの制限された量子体積と中程度の忠実度量子ビットのため、依然として困難である。
この課題を回避するための潜在的な方法の1つは、ブートストラップの埋め込み(BE)である。
ブートストラップの埋め込みは分子を小さな断片に分解し、それを他の断片の「ベース」に反復的に埋め込む。
システムの断片化は、任意のフラグメントに対するキュービット要求を減らすため、ブートストラップ埋め込みは量子シミュレーションに魅力的である。
本研究では、変分量子固有解法(VQE)フラグメントソルバを用いた量子ブートストラップ埋め込み(QBE)ワークフローを開発し、VQE-QBEアルゴリズム全体の成功を決定するアルゴリズム選択について検討する。
効率を向上させるために,適応変分量子固有解器(ADAPT-VQE)のスパース行列加速形式であるFastAdaptVQEと,より大きなフラグメントを処理する際に発生するスパース行列-行列メモリボトルネックを除去する行列フリーAdaptVQEを導入する。
また、純粋に欲求的な選択をルックアヘッド戦略に置き換えることで、ADAPT-VQE演算子選択のステップを変更する。
H_4$と$F_2$のベンチマークは、フル構成相互作用(FCI)解決器を用いて1kcal/molのブートストラップ埋め込み結果の化学精度に達する。
これらの結果は、QBEとVQEを組み合わせることで分子系のエネルギーを正確に計算できることを示している。
この研究は、短期量子ハードウェア上のより大きな分子システムや量子材料にエネルギー計算を拡張するための基礎を築いた。
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