論文の概要: Scaling a CUDA-Q GQE + QSCI pipeline to 40 qubits for EUV photoresist chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23988v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 04:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.309036
• Title: Scaling a CUDA-Q GQE + QSCI pipeline to 40 qubits for EUV photoresist chemistry
• Title（参考訳）: EUVフォトレジスト化学のためのCUDA-Q GQE + QSCIパイプラインの40量子ビットへのスケーリング
• Authors: Karim Elgammal, Marc Maußner,
• Abstract要約: 生成量子固有解法(GQE)を14から44キュービットの活性空間にわたって量子選択構成相互作用(QSCI)に拡張する。 14から40キュービットの全てのラングは、正確なCASCIまたはFCI参照を持ち、32キュービットのSnOの最大166万の行列式を持つ。 パイプラインは化学的に正確で、1.6 mHa以下、メチルスズ三水酸化物では30 qubit、SnOでは32 qubit、最上段の種子では最高である。
• 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: We scale a CUDA-Q-native pipeline coupling a generative quantum eigensolver (GQE) to quantum-selected configuration interaction (QSCI) across active spaces of 14 to 44 qubits, applied to the extreme-ultraviolet (EUV) photoresist chemistry of monoalkyltin oxo-hydroxides. A GPT-2 policy emits UCCSD operator sequences; sampled bitstrings become determinants, diagonalised classically, and a cross-circuit generalised-eigenvalue refinement makes every reported GQE+QSCI energy a variational upper bound. Every rung from 14 to 40 qubits carries an exact CASCI or FCI reference, up to 166 million determinants for SnO at 32 qubits. The pipeline is chemically accurate, below 1.6 mHa, through 30 qubits on methyltin trihydroxide and through 32 on SnO, on the best seed at the top rungs. Circuit depth rather than training length is the scaling lever; the refined subspace grows near-linearly with the operator count while staying a vanishing fraction of the determinant space, 0.017% at the 32-qubit SnO rung. It also runs on the 54-qubit IQM Emerald processor, at the shallow depths its routed two-qubit gates allow, reaching +0.330 mHa for SnO at 14 qubits from a CCSD-amplitude-ordered pool prefix and +3.92 mHa for the industrial n-butyltin ligand at 22 qubits from depth-truncated trained circuits under per-circuit readout self-calibration, 81% of the active-space correlation; classical configuration recovery on those counts tightens the 22-qubit result to +0.18 to 0.21 mHa. For the methyl resist, ionisation collapses the classical UCCSD(T) Sn-C bond dissociation energy from 72.6 to 21.2 kcal/mol, the switch that flips solubility on exposure. Against that, the 40-qubit result is support-limited at 22.8 mHa, the full trained ansatz on hardware awaits better fidelities, and classical subspace expansion reaches the 32 to 40-qubit spaces with no quantum sampler, so that boundary is mapped, not beaten.
• Abstract（参考訳）: 生成量子固有解法(GQE)と量子選択構成相互作用(QSCI)を14から44キュービットの活性空間にわたって結合させたCUDA-Qネイティブパイプラインを,モノアルキルチンオキソ水酸化物の極超紫外線(EUV)フォトレジスト化学に適用した。 GPT-2 ポリシーは UCCSD 演算子列を出力し、サンプルビットストリングは行列式となり、古典的に対角化され、クロス回路の一般化固有値の改良により、全ての報告された GQE+QSCI エネルギーは変動上界となる。 14から40キュービットの全てのラングは、正確なCASCIまたはFCI参照を持ち、32キュービットのSnOの最大166万の行列式を持つ。 パイプラインは化学的に正確で、1.6 mHa以下、メチルスズ三水酸化物では30 qubit、SnOでは32 qubit、最上段の種子では最高である。 改良された部分空間は演算子数とほぼ直線的に成長し、32量子SnOラングで0.017%の行列空間が消滅する。 54量子ビットのIQMエメラルドプロセッサでも動作し、ルートされた2量子ビットゲートの浅い深さでは、CCSD-振幅順序付きプールプレフィックスから14量子ビットでSnOの+0.330 mHa、産業用n-ブチルチンリガンドから22量子ビットの+3.92 mHaに達する。 メチルレジストの場合、イオン化は古典的なUCCSD(T) Sn-C結合解離エネルギーを72.6から21.2 kcal/molに崩壊させる。 それに対して、40量子ビットの結果は22.8 mHaに制限され、ハードウェア上の完全な訓練されたアンサッツはより良い忠実さを待ち、古典的な部分空間拡張は量子サンプリングなしで32から40量子ビット空間に達する。

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