論文の概要: Sparse Quantum Voxel Encoding for Readout-Efficient Molecular Geometry Reconstruction on NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26925v1
• Date: Wed, 29 Jul 2026 13:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.695644
• Title: Sparse Quantum Voxel Encoding for Readout-Efficient Molecular Geometry Reconstruction on NISQ Devices
• Title（参考訳）: NISQデバイス上での読み出し効率の良い分子幾何再構成のためのスパース量子ボクセル符号化
• Abstract要約: 本稿では、ボキセル化分子ジオメトリーのスパース計算基底符号化を提案する。 符号化方式を実現するため、分子空間を3次元格子に離散化し、各原子の位置と化学種を単一の計算基底状態にマッピングする。 8キュービット回路を用いた156キュービットのIBM Kingstonデバイス上で本手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a sparse computational-basis encoding of voxelized molecular geometries that converts molecular reconstruction from full-state tomography into support recovery by computational-basis sampling. To realize the encoding scheme, the molecular space is discretized into a 3D grid, and each atom's position and chemical species is mapped to a single computational basis state. This discretization introduces spatial quantization at the voxel-resolution scale. The molecule is then encoded as an equal superposition over this sparse set of occupied states, where we assume that a suitable state preparation method exists. In contrast to full state tomography, which requires on the order of $\mathcal{O}(3^n \times 10^{2\text{--}3})$ measurement shots, where $n$ is the number of qubits, our proposed encoding scheme reduces to a coupon-collector sampling problem in the computational basis. Complete recovery of an $A$-atom molecule requires $\mathcal{O}(A\log A)$ shots on noise-free hardware. On noisy hardware, the required number of shots increases. We demonstrate the method on the 156-qubit IBM Kingston device using 8-qubit circuits to reconstruct the discretized geometry of a 10-atom ethylamine molecule with high mean reconstruction recall using only $\mathcal{O}(10^2)$ shots despite substantial hardware noise. These results demonstrate that our proposed encoding scheme is a practical, readout-efficient representation for molecular geometries on near-term devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フルステートトモグラフィからの分子再構成を計算基底サンプリングによるリカバリに変換する,ボキセル化分子ジオメトリーのスパース計算基底符号化を提案する。 符号化方式を実現するため、分子空間を3次元格子に離散化し、各原子の位置と化学種を単一の計算基底状態にマッピングする。 この離散化は、ボクセル分解スケールでの空間量子化をもたらす。 分子は、このスパース状態の集合に対して同じ重ね合わせとして符号化され、そこでは適切な状態準備法が存在すると仮定する。 フルステートトモグラフィは$\mathcal{O}(3^n \times 10^{2\text{--}3})$測定ショットを必要とするが、$n$はキュービットの数である。 A$原子分子の完全回復には、ノイズフリーハードウェア上での$\mathcal{O}(A\log A)$ショットが必要である。 ノイズの多いハードウェアでは、必要なショット数が増加する。 8量子回路を用いた156kbitのIBM Kingstonデバイス上で,ハードウエアノイズに拘わらず,$\mathcal{O}(10^2)$ショットのみを用いて,高い平均再現率を持つ10原子エチルアミン分子の離散化幾何を再構成する手法を実証した。 これらの結果から,提案手法は短期デバイス上での分子幾何学の実用的で読み出し効率のよい表現であることが示された。

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