論文の概要: Grow, Compress, and Perturb: A Hybrid Quantum-Classical Pathway to Scalable Quantum Chemistry on Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40561v2
- Date: Fri, 30 Oct 2026 17:48:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.442604
- Title: Grow, Compress, and Perturb: A Hybrid Quantum-Classical Pathway to Scalable Quantum Chemistry on Quantum Computers
- Title（参考訳）: Grow, Compress, Perturb: 量子コンピュータ上でのスケーラブル量子化学へのハイブリッド量子古典経路
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータ上での電子構造計算における主要な候補の一つである。
ハミルトン・グラディエントフリーなVULCAN層VQEフレームワークを紹介する。
水素鎖,BeH2,H2Oのバッチ化ADAPT-VQEの測定コストの5～20%の化学的精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While Variational Quantum Eigensolver (VQE) variants are among the leading candidates for electronic structure calculations on quantum computers, gradient-based operator selection limits their scalability. To solve this, we introduce the Hamiltonian-gradient-free VULCAN (Variational Upbuilding, Layered Compression, Adaptive N-body perturbation) layered VQE framework. Our method dynamically generates ansatz operators using Variational Double Bracket Flow (VDBF) equations. Combined with a linearly scaling minimal complete pool, it creates a pool 4-12 times smaller than QEB (Qubit-Excitation-Based) pools. By appending entire layers simultaneously, Hamiltonian gradient measurements are completely eliminated. Circuit depth is managed via a grow-then-compress scheme using efficient state-overlap measurements, and qubit requirements are reduced by projecting the Hamiltonian onto a dominant-determinant subspace. Using high-performance emulation up to 32 logical qubits, we achieve chemical accuracy at just 5-20% of the measurement cost of batched ADAPT-VQE for hydrogen chains, BeH2 and H2O. For the 32-qubit C3H6, where batched ADAPT-VQE does not reach chemical accuracy, a single VULCAN layer combined with a GPU-accelerated stochastic Epstein-Nesbet (ENPT2) correction does. This stochastic ENPT2 post-processing step enables early termination at chemical accuracy.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解器(VQE)の変種は、量子コンピュータにおける電子構造計算の主要な候補であるが、勾配に基づく演算子選択はスケーラビリティを制限する。
これを解決するために、ハミルトン勾配自由VULCAN(可変アップビルディング、層圧縮、適応N体摂動)層状VQEフレームワークを導入する。
本手法は変分ダブルブラケットフロー(VDBF)方程式を用いてアンサッツ演算子を動的に生成する。
線形にスケールする最小の完全プールと組み合わせることで、QEB(Qubit-Excitation-Based)プールの4～12倍小さいプールを生成する。
全層を同時に付加することにより、ハミルトン勾配測定は完全に除去される。
回路深度は、効率的な状態オーバーラップ測定を用いたグローステン圧縮スキームによって管理され、ハミルトニアンを支配的決定部分空間に投影することにより、クビット要求を低減させる。
最大32個の論理量子ビットの高性能エミュレーションを用いて,水素鎖,BeH2,H2Oのバッチ化ADAPT-VQEの測定コストの5～20%の化学的精度を達成した。
ADAPT-VQEをバッチ化した32量子ビットのC3H6では、単一のVULCAN層とGPUアクセラレーションされた確率的Epstein-Nesbet(ENPT2)補正を組み合わせた。
この確率的ENPT2後処理工程は、化学的精度で早期終了を可能にする。
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