Fugu-MT 論文翻訳(概要): Constraint-Aware Quantum Optimization of Defect Configurations in Doped ZrO2: XY-Mixer QAOA and Grover Adaptive Search

論文の概要: Constraint-Aware Quantum Optimization of Defect Configurations in Doped ZrO2: XY-Mixer QAOA and Grover Adaptive Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24922v1
Date: Sat, 20 Jun 2026 11:03:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.047027
Title: Constraint-Aware Quantum Optimization of Defect Configurations in Doped ZrO2: XY-Mixer QAOA and Grover Adaptive Search
Title（参考訳）: ZrO2ドープにおける欠陥構成の制約を考慮した量子最適化:XY-Mixer QAOAとGrover Adaptive Search
Abstract要約: 我々は, ZrO2ドープ熱バリアコーティング(TBC)材料システムにおいて, 合成欠陥探索のためのエンドツーエンドの制約を考慮した量子最適化ワークフローを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum optimization offers a route to searching the large defect-configuration spaces that arise in materials design. We develop an end-to-end, constraint-aware quantum optimization workflow for composition-defect search in a doped ZrO2 thermal-barrier-coating (TBC) material system, using a MACE-MPA-0 energy dataset to fit a 24-variable QUBO over 8 cation-occupation and 16 oxygen-vacancy variables with exactly two rare-earth substitutions and one oxygen vacancy, yielding 448 feasible configurations. The QUBO surrogate reproduces the MACE energies with held-out R2 = 0.997 (full-data R2 = 0.999, RMSE = 17 meV). We validate two complementary quantum pathways against exact enumeration: a constraint-preserving XY-mixer QAOA that confines sampling to the feasible subspace and places 86% of probability mass within 1 meV of the MACE optimum at depth p = 3, and a fault-tolerant constrained Grover Adaptive Search oracle with explicit fixed-point arithmetic, branch-safe comparison, feasibility checking, and phase kickback. Across threshold cases, the validated oracle uses 324 high-level logical qubits, or 352 to 358 with conservative clean-ancilla v-chain accounting, and requires 3.6 to 4.3 x 104 Toffoli gates per Grover (GAS) iteration. An idealized feasible-space amplification estimate suggests up to a 240x reduction in total Toffoli cost relative to the full 224 occupation space, providing a resource-estimation bridge between materials-informed QUBO modeling, constraint-aware QAOA, and fault-tolerant threshold search.
Abstract（参考訳）: 量子最適化は、材料設計で生じる大きな欠陥構成空間を探索するための経路を提供する。 MACE-MPA-0エネルギーデータセットを用いて、24変量QUBOの8カチオン占有と16酸素空孔変数を正確に2つのレアアース置換と1つの酸素空孔を持つ16個の酸素空孔変数に適合させ、448個の実現可能な構成を与える、ドープZrO2熱バリアコーティング(TBC)材料システムにおける合成欠陥探索のためのエンドツーエンドの制約付き量子最適化ワークフローを開発した。 QUBO シュロゲートは、ホールトアウト R2 = 0.997 (フルデータ R2 = 0.999, RMSE = 17 meV) で MACE エネルギーを再現する。実測可能な部分空間へのサンプリングを制限し、深さ p = 3 で MACE 最適値の 1 meV 内に確率質量の 86% を配置する制約保存型XY-mixer QAOA と、明確な固定点算術、分岐セーフ比較、実現可能性チェック、位相キックバックを備えたフォールトトレラントなGrover Adaptive Search Oracle の2つの相補的量子経路を検証した。しきい値を超える場合、検証されたオラクルは324個の高レベル論理量子ビット、または保守的なクリーンアンシラvチェーンの会計を352から358個使用し、Grover (GAS) イテレーションごとに3.6から4.3 x 104トフォリゲートを必要とする。理想化された実現可能空間増幅推定では、トーフォリの総コストを224の占領空間と比較して240倍に削減し、材料インフォームドQUBOモデリング、制約対応QAOA、フォールトトレラントしきい値探索のリソース推定ブリッジを提供する。

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