論文の概要: Quantum Wavefunction Augmentation via Variational Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07972v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 20:49:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 19:56:08.581138
- Title: Quantum Wavefunction Augmentation via Variational Autoencoders
- Title（参考訳）: 変分オートエンコーダによる量子波動関数増大
- Abstract要約: 変分オートエンコーダ(Q-WAVE)による量子波動関数拡張について紹介する。
Q-WAVE(Q-WAVE)は、SqDRIFT Krylov回路でサンプリングされた行列式と、構成相互作用単体とCISD(Doubles)行列式を組み合わせたハイブリッド手法である。
52キュービットのシステムでは、$textHtextO$と$textN$textCr$のサブミリハート精度とフル構成を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sample-based quantum diagonalization (SQD) has emerged as a promising route for quantum-centric supercomputing, relying on classical diagonalization of the molecular Hamiltonian within a hardware-sampled determinant subspace. However, its accuracy degrades in strongly correlated regimes where the relevant determinant space exceeds what finite-shot sampling can capture. In this work, we introduce Quantum Wavefunction Augmentation via Variational Autoencoders (Q-WAVE), a hybrid method that combines determinants sampled via SqDRIFT Krylov circuits and configuration interaction singles and doubles (CISD) determinants with generative machine learning. Using a custom $β$-annealed variational autoencoder (VAE) model, Q-WAVE iteratively expands this basis toward the variational ground state. The VAE learns the wavefunction's primary support structure from the combined hardware and CISD seed in a continuous latent space, generating new dominant determinants beyond any fixed excitation hierarchy. The resulting compact wavefunction exceeds what can be extracted from raw hardware samples alone. We demonstrate sub-millihartree accuracy compared to full configuration interaction for $\text{H}_2\text{O}$ and $\text{N}_2$ dissociation. Finally, we establish Q-WAVE's scalability on a 52-qubit ethylene system (achieving sub-millihartree accuracy versus CCSD(T)) and a highly correlated 60-qubit $\text{Cr}_2$ stress test that attains chemical accuracy upon a final perturbative correction.
- Abstract（参考訳）: サンプルベースの量子対角化(SQD)は、量子中心のスーパーコンピュータのための有望な経路として登場し、ハードウェアサンプル決定部分空間内の分子ハミルトニアンの古典的な対角化に依存している。
しかし、その精度は、関連する行列式空間が有限ショットサンプリングが取得できるものを超える強い相関関係で低下する。
本稿では、SqDRIFT Krylov回路でサンプリングされた行列式と、生成機械学習による構成相互作用シングルと倍数(CISD)行列式を組み合わせたハイブリッド手法である、変分オートエンコーダ(Q-WAVE)による量子波動関数の増大について紹介する。
Q-WAVEは、カスタムの$β$アニール可変オートエンコーダ(VAE)モデルを用いて、この基底を変動基底状態に向けて反復的に拡張する。
VAEは、連続的な潜在空間において、ハードウェアとCISDシードの組み合わせから波動関数の一次支持構造を学習し、任意の固定励起階層を超えた新しい支配的行列式を生成する。
結果として生じるコンパクト波動関数は、生のハードウェアサンプルから抽出できるものを超える。
我々は、$\text{H}_2\text{O}$と$\text{N}_2$解離の完全な構成相互作用と比較して、サブミリハートの精度を示す。
最後に,52-qubit ethyleneシステム(CCSD(T)に対してサブミリハート精度を実現する)と60-qubit $\text{Cr}_2$ストレステストにQ-WAVEのスケーラビリティを確立し,最終的な摂動補正を行う。
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