論文の概要: QSCI-CMP: Quantum-Selected Configuration Interaction with Chemically Motivated Preselection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05766v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 08:56:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 17:43:06.732084
- Title: QSCI-CMP: Quantum-Selected Configuration Interaction with Chemically Motivated Preselection
- Title（参考訳）: QSCI-CMP: 化学的動機付けによる量子選択型構成相互作用
- Abstract要約: 分子基底状態計算のための量子古典ハイブリッドアルゴリズムQSCI-CMPを提案する。
振幅増幅によるサンプルベース量子対角化のクエリ数とゲート数の両方を削減する。
QSCI-CMPは,24ビットシステムにおけるSQD-AAと比較して,化学精度を最大68%,72%向上させるために必要なクエリ数とゲート数を減少させることを示した。
- 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 present QSCI-CMP, a quantum-classical hybrid algorithm for molecular ground-state calculations that reduces both the query count and the gate count of sample-based quantum diagonalization with amplitude amplification (SQD-AA). SQD-AA mitigates the measurement bottleneck of quantum-selected configuration interaction (QSCI) by amplifying the basis states that have not yet been measured. Its oracle, however, specifies the measured states by listing them one by one, so its gate count grows with the number of collected states. Moreover, the quantum resources are spent even on states whose importance is evident from chemical knowledge, such as low-order excitations from the Hartree-Fock reference, which could be collected classically at the outset. We therefore propose to fix such chemically trivial states in advance, include them in the diagonalization subspace from the start, and exclude them from the amplification target, using a low-cost oracle that recognizes them through the excitation level and the seniority number of each basis state. We numerically demonstrate that QSCI-CMP reduces the query count and the gate count required to reach chemical accuracy by up to approximately 68% and 72% relative to SQD-AA for 24-qubit systems. The chemically trivial subspace is freely tunable within the classical computational budget. A larger subspace shifts more work onto the classical solver and increases the reduction in quantum cost, and when it captures the ground state sufficiently well, no quantum sampling is needed at all. We also point out that a query-optimal iteration count known from the analysis of quantum search further reduces the query count of both methods by approximately 12%.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分子基底状態計算のための量子古典ハイブリッドアルゴリズムQSCI-CMPを提案する。
SQD-AAは、まだ測定されていない基底状態を増幅することにより、量子選択構成相互作用(QSCI)の測定ボトルネックを緩和する。
しかし、その神託はそれらを一つずつリストアップすることで測定された状態を特定するため、そのゲート数は収集された状態の数とともに増加する。
さらに、量子資源は、ハーツリー・フォック参照からの低次励起のような化学知識から重要な状態でも使われる。
そこで我々は,このような化学的に自明な状態を事前に修正し,まずは対角化部分空間に含めて,各基底状態の励起レベルと重心数で認識する低コストのオラクルを用いて増幅対象から排除することを提案する。
QSCI-CMPは,24ビットシステムにおけるSQD-AAと比較して,化学精度を最大68%,72%向上させるために必要なクエリ数とゲート数を減少させることを示した。
化学的に自明な部分空間は古典的な計算予算の中で自由に調整できる。
より大きな部分空間は古典的な解法により多くの作業を移し、量子コストの低減を増大させ、基底状態を十分に捉えると、量子サンプリングは不要である。
また、量子探索解析から知られているクエリ最適反復数により、両方のメソッドのクエリ回数が約12%削減されることを指摘した。
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