論文の概要: Dynamical Mean-Field Theory for Real Materials using Variational Quantum Compressed Time Evolution on a Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28231v1
- Date: Tue, 20 Oct 2026 13:58:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.839679
- Title: Dynamical Mean-Field Theory for Real Materials using Variational Quantum Compressed Time Evolution on a Quantum Computer
- Title(参考訳): 量子コンピュータ上での変動量子圧縮時間進化を用いた実物の動的平均場理論
- Abstract要約: 高温銅酸化物超伝導体の親構造であるCaCuO2の電子的性質について検討した。
提案手法では,変分量子圧縮時間進化に基づく不純物解法として量子アルゴリズムを用いる。
DMFTの完全自己整合性に必要な数値精度は,現在のハードウェア能力を超えていることが判明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.246029885492708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We design a hybrid quantum-classical computational workflow, combining density functional theory and dynamical mean-field theory, to investigate the electronic properties of CaCuO2, a parent structure of high-temperature cuprate superconductors. Our approach uses a quantum algorithm as an impurity solver that is based on variational quantum compressed time evolution to compute the time-dependent Greens function on an IBM Heron quantum device. Utilizing error mitigation techniques and a Lehmann representation fitting procedure, we extract the density of states from the signal in the accessible time regime. Despite the significant challenges rooted in the residual imprecision of currently accessible NISQ devices, we successfully resolve the characteristic features of the spectral function. However, we find that the required numerical accuracy for full DMFT self-consistency exceeds current hardware capabilities, indicating that practical real-material DMFT applications will necessitate post-NISQ hardware developments.
- Abstract(参考訳): 高温銅酸化物超伝導体の親構造であるCaCuO2の電子的性質を調べるために,密度汎関数理論と動的平均場理論を組み合わせたハイブリッド量子古典計算ワークフローを設計する。
提案手法では,IBM Heron量子デバイス上の時間依存グリーン関数を計算するために,変分量子圧縮時間進化に基づく不純物解法として量子アルゴリズムを用いる。
誤り軽減手法とリーマン表現適合法を用いて、アクセス可能な時間状態の信号から状態の密度を抽出する。
現在アクセス可能なNISQデバイスの残差に根ざした重要な課題にもかかわらず、スペクトル関数の特徴的特徴の解決に成功している。
しかし, DMFTの完全自己整合性に必要な数値精度は, 現在のハードウェア能力を超えており, 実際の実材料DMFTアプリケーションでは, NISQ後のハードウェア開発が必要であることが示唆されている。
関連論文リスト
- Efficient Quantum Implementation of Dynamical Mean Field Theory for Correlated Materials [0.22447985451016908]
本研究では,量子コンピュータ上でのDMFT計算のためのフレームワークを提案する。
本稿では,ガウス部分空間を用いたDMFTアルゴリズムの収束性を示すとともに,回路圧縮のハードウェア実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-07T18:00:01Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T01:38:15Z) - Dissipation-induced Quantum Homogenization for Temporal Information Processing [44.99833362998488]
量子貯水池は、ハミルトニアンパラメータの精密な制御や微調整なしに、情報処理やターゲット時系列生成に量子システムの複雑なリアルタイム散逸ダイナミクスを利用するため、大きなポテンシャルを持つ。
本稿では, 分散量子ホモジェナイザーを代替プラットフォームとして提案し, 貯水池力学の必要十分かつ十分な条件 – 安定性と収縮性 – を満たすことを証明する。
その結果、核磁気共鳴アンサンブルまたはフォトニック系として物理的に実装可能な量子均質化プロトコルが、貯水池コンピュータとして機能する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T09:05:41Z) - Dynamical Mean Field Theory for Real Materials on a Quantum Computer [0.0]
ハイブリッド量子古典DFT+DMFTシミュレーションフレームワークの開発について報告する。
IBM Quantumシステム上で最大14キュービットのハードウェア実験を行う。
実物の電子構造に対する相関効果を評価することにより,我々の量子DFT+DMFTワークフローの有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T07:45:50Z) - Enhancing density functional theory using the variational quantum
eigensolver [0.0]
密度汎関数理論 (DFT) は、物質や分子の物理的性質を予測するための金標準の古典的アルゴリズムである。
我々は量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍関数の量子近似を構成する量子拡張DFT(QEDFT)と呼ばれるハイブリッド量子/古典的アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T18:16:56Z) - Dynamical mean-field theory for the Hubbard-Holstein model on a quantum
device [0.0]
本稿では,IBM 27-qubit Quantum Falcon Processor Kawasaki上でのHubbard-Holsteinモデルに対する動的平均場理論(DMFT)不純物問題の解法について報告する。
これにより、周波数依存相互作用を伴うボゾン自由度と不純物問題に結合した強い相関電子系を研究できる可能性が開ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T00:36:21Z) - Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via
Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。
不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。
この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T17:32:15Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T14:01:40Z) - Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting
qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。
このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。
このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T15:58:57Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T20:58:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。