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量子コンピュータは、物質や分子の物理的特性をモデル化するための新たな道を開くものである。密度汎関数理論(DFT)は、これらの物性を予測するための古典的アルゴリズムの金字塔であるが、未知の普遍汎関数の近似に依存しているため、多くの基本的かつ技術的に関連する系に対する一般的な適用が制限されている。本研究では、量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍汎関数の量子近似を系統的に構築する量子拡張DFT（QEDFT）と呼ばれる量子/古典ハイブリッドアルゴリズムを開発する。 QEDFTアルゴリズムをフェルミ・ハバード模型に対して、数値計算と実際の量子ハードウェアを用いた実験データの両面からベンチマークを行った。その結果、QEDFTは、ハートリーフォックDFTや、VQEなどの従来の量子アルゴリズムを直接適用して得られた基底状態の結果を凌駕することが分かりました。さらに、QEDFTは、Googleの量子コンピュータから得られたデータをベンチマークすることで、ノイズの多い、深さの浅い量子計算しか利用できない場合でも機能することを実証しました。 さらに、QEDFTが、より小さなシステムサイズで生成された関数を用いて、大きなフェルミ・ハバード系の強相関モット物理の真髄をどのように捉えるかを示します。この結果は、QEDFTが現実的な物質や分子系に適用可能であることを示しており、大規模な量子コンピュータや完全な耐故障性を持つ量子コンピュータを必要とすることなく、DFTやVQEを単独で直接適用するよりも優れた性能を発揮する可能性があることを示しています。
http://arxiv.org/abs/2402.18534v1 (ar5iv, pdf)
Evan Sheridan, Lana Mineh, Raul A. Santos, Toby Cubitt
2024/02/28
Summary (DeepL訳)
量子コンピュータは、物質や分子の物理的特性をモデル化するための新たな道を開くものである。密度汎関数理論(DFT)は、これらの物性を予測するための古典的アルゴリズムの金字塔であるが、未知の普遍汎関数の近似に依存しているため、多くの基本的かつ技術的に関連する系に対する一般的な適用が制限されている。本研究では、量子コンピュータから得られたデータを用いて、普遍汎関数の量子近似を系統的に構築する量子拡張DFT（QEDFT）と呼ばれる量子/古典ハイブリッドアルゴリズムを開発する。 QEDFTアルゴリズムをフェルミ・ハバード模型に対して、数値計算と実際の量子ハードウェアを用いた実験データの両面からベンチマークを行った。その結果、QEDFTは、ハートリーフォックDFTや、VQEなどの従来の量子アルゴリズムを直接適用して得られた基底状態の結果を凌駕することが分かりました。さらに、QEDFTは、Googleの量子コンピュータから得られたデータをベンチマークすることで、ノイズの多い、深さの浅い量子計算しか利用できない場合でも機能することを実証しました。 さらに、QEDFTが、より小さなシステムサイズで生成された関数を用いて、大きなフェルミ・ハバード系の強相関モット物理の真髄をどのように捉えるかを示します。この結果は、QEDFTが現実的な物質や分子系に適用可能であることを示しており、大規模な量子コンピュータや完全な耐故障性を持つ量子コンピュータを必要とすることなく、DFTやVQEを単独で直接適用するよりも優れた性能を発揮する可能性があることを示しています。
Links
http://arxiv.org/abs/2402.18534v1 (ar5iv, pdf)
Authors
Evan Sheridan, Lana Mineh, Raul A. Santos, Toby Cubitt
Published
2024/02/28