論文の概要: Quantum simulation of molecular excited-state manifolds and energies using the TEPID-ADAPT-VQE algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29547v1
- Date: Sun, 28 Jun 2026 18:21:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.956772
- Title: Quantum simulation of molecular excited-state manifolds and energies using the TEPID-ADAPT-VQE algorithm
- Title（参考訳）: TEPID-ADAPT-VQE法による分子励起状態多様体とエネルギーの量子シミュレーション
- Abstract要約: 分子励起状態のシミュレーションは、量子化学における鍵となる課題であり、量子コンピューティングへの有望な応用である。
本研究は,低次励起状態とポテンシャルエネルギー表面の計算に対するトラッピング固有値パラメタライズ初期密度適応変分アルゴリズム(TEPID-ADAPT-VQE)の有効性について検討する。
両アルゴリズムは、全ての分子について化学的精度で励起状態のジオメトリーとポテンシャルエネルギー曲線を正確に再現し、研究した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7466390172678973
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The simulation of molecular excited states is a key challenge in quantum chemistry and a promising application for quantum computing. In this work, we investigate the efficacy of the truncated eigenvalue parametrized initial density adaptive variational algorithm (TEPID-ADAPT-VQE) for computing low-lying excited states and potential energy surfaces. TEPID-ADAPT variationally diagonalizes a truncated low-temperature Gibbs state, enabling the simultaneous preparation of multiple excited states within a single optimization. We apply the method to H$_2$, LiH, and linear H$_4$ across bond lengths spanning weakly and strongly correlated regimes. The adaptive derivative-assembled problem-tailored (ADAPT) ansatz construction yields compact circuits suitable for near-term hardware. We also implement a modified version of the MORE-ADAPT-VQE algorithm for comparison with TEPID-ADAPT. We find that both algorithms accurately reproduce excited-state spectra and potential energy curves within chemical accuracy for all the molecules and geometries studied. However, TEPID-ADAPT has the advantage of utilizing only a single, physically motivated hyperparameter (temperature) that controls the energy scale at which excited states are targeted, while MORE-ADAPT utilizes multiple hyperparameters whose optimal values depend sensitively on the target problem. These results demonstrate that combining adaptive ansatz construction with density-matrix-based formulations provides an efficient framework for excited-state quantum chemistry on near-term devices.
- Abstract（参考訳）: 分子励起状態のシミュレーションは、量子化学における重要な課題であり、量子コンピューティングへの有望な応用である。
本研究は,低次励起状態とポテンシャルエネルギー表面の計算に対するトラッピング固有値パラメタライズ初期密度適応変分アルゴリズム(TEPID-ADAPT-VQE)の有効性について検討する。
TEPID-ADAPTは、歪んだ低温ギブズ状態と交互に対角化し、単一の最適化内で複数の励起状態の同時準備を可能にする。
H$_2$, LiH, and linear H$_4$ across bond lengths across weakly and strongly correlation regimes。
適応微分組立問題調整(ADAPT)アンザッツ構成は、短期ハードウェアに適したコンパクト回路を生成する。
また,MORE-ADAPT-VQEアルゴリズムの修正版を実装し,TEPID-ADAPTとの比較を行った。
両アルゴリズムは, 励起状態スペクトルとポテンシャルエネルギー曲線を化学的精度で正確に再現し, 全分子および測地値について検討した。
しかし、TEPID-ADAPTは、励起状態が標的となるエネルギースケールを制御する、物理的に動機付けられた1つのハイパーパラメータ(温度)のみを利用する利点があり、MORE-ADAPTはターゲット問題に敏感な最適な値を持つ複数のハイパーパラメータを利用する。
これらの結果は,アダプティブアンサッツ構造と密度行列に基づく定式化を組み合わせることで,短期デバイス上での励起状態量子化学の効率的な枠組みを提供することを示した。
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