論文の概要: Hybrid HPC-Quantum Simulations: DFT-Quantum Embedding for Molecular Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12884v1
• Date: Thu, 13 Aug 2026 06:57:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.416397
• Title: Hybrid HPC-Quantum Simulations: DFT-Quantum Embedding for Molecular Systems
• Title（参考訳）: ハイブリッドHPC量子シミュレーション:分子系へのDFT量子埋め込み
• Abstract要約: 本研究は、古典的HPCベースのDFTと量子電子構造解決器を統合したハイブリッドDFT-Quantum Embeddingフレームワークを提案する。 我々は、ハードウェアノイズを伴わない、精度、収束性、アクティブスペース依存、計算コスト、HPCスケーラビリティを体系的に評価するために、ノイズレス量子シミュレーションに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9368753183086049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific simulations demand methods combining scalability with predictive accuracy. Density Functional Theory (DFT) on High-Performance Computing (HPC) enables large-scale electronic-structure simulations but is limited by approximations affecting strongly correlated systems and band-gap predictions. Quantum computing offers a pathway to address this, though current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) hardware remains constrained by qubit resources, noise, and execution cost. This work presents a hybrid DFT-Quantum Embedding (QDFT) framework integrating classical HPC-based DFT with a quantum electronic-structure solver. Large systems are partitioned to isolate a chemically relevant active space, treated via the Variational Quantum Eigensolver (VQE), while the remaining degrees of freedom are described by DFT. The framework incorporates active-space selection, embedded Hamiltonian construction, symmetry preservation, operator mapping, self-consistent density updating, and modular classical-quantum coupling. We focus on noiseless quantum simulation to systematically evaluate accuracy, convergence, active-space dependence, computational cost, and HPC scalability without hardware noise. Detailed profiling identifies computational bottlenecks and highlights limitations of CPU-based quantum simulation. A QPU runtime-estimation methodology is additionally developed to assess execution requirements on actual quantum hardware. Results demonstrate quantum embedding's potential to improve selected electronic-structure properties while retaining classical HPC's scalability. Noisy quantum simulation and QPU execution remain key future directions, providing a pathway toward practical, scalable HPC-quantum hybrid simulations as hardware matures.
• Abstract（参考訳）: 科学的シミュレーションでは、スケーラビリティと予測精度を組み合わせた手法が要求される。 高パフォーマンスコンピューティング(HPC)上の密度汎関数理論(DFT)は、大規模な電子構造シミュレーションを可能にするが、強い相関系やバンドギャップ予測に影響を及ぼす近似によって制限される。 量子コンピューティングはこの問題に対処するための経路を提供するが、現在のノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアは、キュービットリソース、ノイズ、実行コストによって制約されている。 本研究は、古典的HPCベースのDFTと量子電子構造解決器を統合するハイブリッドDFT-Quantum Embedding (QDFT) フレームワークを提案する。 大規模システムは、化学的な活性空間を分離するために分割され、変量量子固有解法(VQE)によって処理され、残りの自由度はDFTによって記述される。 このフレームワークには、活性空間選択、埋め込みハミルトン構造、対称性保存、作用素写像、自己整合密度更新、モジュラ古典量子カップリングが含まれる。 ハードウェアノイズを伴わずに精度、収束性、活動空間依存性、計算コスト、HPCスケーラビリティを体系的に評価するために、ノイズレス量子シミュレーションに焦点を当てる。 詳細なプロファイリングは計算のボトルネックを特定し、CPUベースの量子シミュレーションの限界を強調する。 実際の量子ハードウェア上での実行要求を評価するために,QPUランタイム推定手法が開発されている。 その結果、古典的HPCのスケーラビリティを維持しつつ、選択された電子構造特性を改善する量子埋め込みの可能性を示す。 ノイズの多い量子シミュレーションとQPUの実行は、ハードウェアが成熟するにつれて、実用的でスケーラブルなHPC量子ハイブリッドシミュレーションへの道のりを提供する。

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