論文の概要: Quantum-Accelerated Self-Consistent Field: A Hybrid Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20176v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 12:46:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.857652
- Title: Quantum-Accelerated Self-Consistent Field: A Hybrid Algorithm
- Title（参考訳）: 量子加速自己整合場:ハイブリッドアルゴリズム
- Abstract要約: 本稿では,Grover Adaptive Search Self-Consistent Field (GAS-SCF) アルゴリズムを提案する。
量子算術を利用して、ターゲット状態を示す効率的なオラクルを構築する。
振幅増幅は、これらの状態を測定する確率を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05219568203653524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the Grover adaptive search self-consistent field (GAS-SCF) algorithm. GAS-SCF leverages quantum arithmetic to construct an efficient oracle that marks target states (Fock states) which improve upon some initial classical energy estimate. Amplitude amplification then increases the probability of measuring these states. This approach offers a theoretical quadratic speed-up for the optimization problem encountered in SCF quantum chemistry and establishes a baseline against which structured optimization algorithms, such as QAOA and DQI may be compared. In this work, we classically simulate three examples as proofs of concept of the algorithm, the largest consisting of 26 qubits. We then extend our analysis to two larger systems, with O3 representing the largest case at 330 qubits. These examples are chosen to probe classically challenging SCF regimes. Achieving chemically relevant applications of GAS-SCF will require large-scale, fault-tolerant quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Grover Adaptive Search Self-Consistent Field (GAS-SCF) アルゴリズムを提案する。
GAS-SCFは量子演算を利用して、目標状態(フォック状態)を示す効率的なオラクルを構築し、いくつかの古典的エネルギー推定を改善する。
振幅増幅は、これらの状態を測定する確率を高める。
このアプローチは、SCF量子化学で遭遇する最適化問題に対する理論的二次的スピードアップを提供し、QAOAやDQIのような構造化最適化アルゴリズムを比較可能なベースラインを確立する。
本研究では,26量子ビットからなるアルゴリズムの概念実証として,古典的に3つの例をシミュレートする。
次に分析を2つの大きなシステムに拡張し、O3は330量子ビットで最大のケースを表す。
これらの例は古典的に挑戦的なSCF体制を探索するために選択される。
GAS-SCFの化学的応用を達成するには、大規模でフォールトトレラントな量子ハードウェアが必要である。
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