論文の概要: Measurement-efficient energy estimator for quantum chemistry of photodynamic materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26689v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 16:34:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 01:58:03.047256
• Title: Measurement-efficient energy estimator for quantum chemistry of photodynamic materials
• Title（参考訳）: 光力学材料の量子化学のための測定効率の良いエネルギー推定器
• Abstract要約: 電子的に挑戦するH$DBB-Ruモデルを用いて測定・相関エネルギー推定を行う。 推定器は、量子準備されたターゲットとスパースなマルチコンフィグレーション参照を結合し、基底状態の補正を回復する。 我々は,AI支援状態準備とエラー検出を組み合わせた50キュービット回路を含む,最大10,10までのアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1896442386883839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate modelling of chemical reaction rates requires precise correlated energy differences. Quantum computing offers a potential route to their determination, but extracting energies from quantum-prepared states can demand prohibitive sampling. We demonstrate measurement-efficient correlated energy estimation using an electronically challenging H$_2$DBB--Ru model derived from a Ru-functionalized hafnium metal-organic framework relevant to radiodynamic and photodynamic therapies. The mixed estimator combines a quantum-prepared target with sparse multiconfiguration references and recovers ground-state corrections using magnitude-only compute-uncompute measurements. Analytical variance estimates predict 1.6 mHa precision with a few hundred shots, about 100 times fewer than the single-determinant formulation and three orders of magnitude fewer than optimized Hamiltonian-term sampling. With approximate targets, it reaches comparable accuracy using simpler state preparation than direct expectation-value estimation. Emulator and trapped-ion experiments on Quantinuum Helios validate the approach up to (10,10), including a 50-qubit circuit combining AI-assisted state preparation with error detection, providing a measurement-efficient route to correlated energy differences for challenging chemical problems.
• Abstract（参考訳）: 化学反応速度の正確なモデリングには正確な相関エネルギー差が必要である。 量子コンピューティングは、その決定への潜在的経路を提供するが、量子準備状態からエネルギーを抽出することは、禁止的なサンプリングを要求することができる。 電子的に挑戦するH$_2$DBB-Ruモデルを用いて, 放射線力学的および光力学的治療に関係したRu官能化ハフニウム金属-有機組織モデルを用いて, 測定効率の相関エネルギー推定を行った。 混合推定器は、量子準備されたターゲットとスパースマルチコンフィグレーション基準を結合し、等級のみの計算アンコプト測定を用いて基底状態の補正を復元する。 解析的分散推定は、数百発のショットで1.6 mHaの精度を予測し、単行列式よりも約100倍、最適化されたハミルトン項サンプリングより3桁少ない。 近似的ターゲットでは、直接予測値推定よりも単純な状態準備を用いて、精度に匹敵する。 量子ヘリオスのエミュレータとトラップイオン実験は、AI支援状態準備とエラー検出を組み合わせた50キュービットの回路を含む、最大10,10までのアプローチを検証する。

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