Simulación cuántica de la dinámica del espacio real PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.

Simulación cuántica de la dinámica del espacio real

Andrés M. Childs1,2, Jiaqi Leng1,3, Tongyang Li4,5,6, Jin Peng Liu1,3y Chenyi Zhang7

1Centro Conjunto de Información Cuántica y Ciencias de la Computación, Universidad de Maryland
2Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Maryland
3Departamento de Matemáticas, Universidad de Maryland
4Centro sobre las Fronteras de los Estudios de Computación, Universidad de Pekín
5Facultad de Ciencias de la Computación, Universidad de Pekín
6Centro de Física Teórica, Instituto de Tecnología de Massachusetts
7Instituto de Ciencias de la Información Interdisciplinaria, Universidad de Tsinghua

¿Encuentra este documento interesante o quiere discutirlo? Scite o deje un comentario en SciRate.

Resumen

La simulación cuántica es una aplicación destacada de las computadoras cuánticas. Si bien existe un amplio trabajo previo sobre la simulación de sistemas de dimensión finita, se sabe menos sobre los algoritmos cuánticos para la dinámica del espacio real. Llevamos a cabo un estudio sistemático de tales algoritmos. En particular, mostramos que la dinámica de una ecuación de Schrödinger $d$-dimensional con partículas $eta$ se puede simular con complejidad de puerta $tilde{O}bigl(eta d F text{poly}(log(g'/epsilon) )bigr)$, donde $epsilon$ es el error de discretización, $g'$ controla las derivadas de orden superior de la función de onda y $F$ mide la fuerza del potencial integrada en el tiempo. En comparación con los mejores resultados anteriores, esto mejora exponencialmente la dependencia de $epsilon$ y $g'$ de $text{poly}(g'/epsilon)$ a $text{poly}(log(g'/epsilon))$ y mejora polinomialmente la dependencia de $T$ y $d$, manteniendo el mejor rendimiento conocido con respecto a $eta$. Para el caso de las interacciones de Coulomb, damos un algoritmo usando $eta^{3}(d+eta)Ttext{poly}(log(eta dTg'/(Deltaepsilon)))/Delta$ puertas de uno y dos qubits, y otro usando $eta^{3}(4d)^{d/2}Ttext{poly}(log(eta dTg'/(Deltaepsilon)))/Delta$ puertas de uno y dos qubits y operaciones QRAM, donde $ T$ es el tiempo de evolución y el parámetro $Delta$ regula la interacción de Coulomb ilimitada. Damos aplicaciones a varios problemas computacionales, incluida una simulación más rápida en el espacio real de la química cuántica, un análisis riguroso del error de discretización para la simulación de un gas de electrones uniforme y una mejora cuadrática de un algoritmo cuántico para escapar de los puntos de silla en la optimización no convexa.

Desarrollamos algoritmos cuánticos para simular la dinámica de partículas cuánticas que interactúan en dimensiones $d$. Comparado con los mejores resultados anteriores, nuestro algoritmo es exponencialmente mejor en términos del error de discretización $epsilon$ y polinomialmente mejor en términos del tiempo de simulación $T$ y la dimensión $d$. Damos aplicaciones a varios problemas computacionales, incluida una simulación más rápida en el espacio real de la química cuántica, un análisis riguroso del error de discretización para la simulación de un gas de electrones uniforme y una mejora cuadrática de un algoritmo cuántico para escapar de los puntos de silla en la optimización no convexa.

► datos BibTeX

► referencias

[ 1 ] Dong An, Di Fang y Lin Lin, Simulación hamiltoniana dependiente del tiempo de dinámica altamente oscilatoria, 2021, arXiv:2111.03103.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-04-15-690
arXiv: arXiv: 2111.03103

[ 2 ] Joran van Apeldoorn, András Gilyén, Sander Gribling y Ronald de Wolf, Optimización convexa mediante oráculos cuánticos, Quantum 4 (2020), 220, arXiv:1809.00643 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020- 01-13-220.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-01-13-220
arXiv: arXiv: 1809.00643

[ 3 ] Alán Aspuru-Guzik, Anthony D. Dutoi, Peter J. Love y Martin Head-Gordon, Computación cuántica simulada de energías moleculares, Science 309 (2005), no. 5741, 1704–1707, arXiv:quant-ph/0604193 https:/​/​doi.org/​10.1126/​science.1113479.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1113479
arXiv: quant-ph / 0604193

[ 4 ] Ryan Babbush, Dominic W. Berry, Ian D. Kivlichan, Annie Y. Wei, Peter J. Love y Alán Aspuru-Guzik, Simulación cuántica exponencialmente más precisa de fermiones en segunda cuantización, New Journal of Physics 18 (2016), no . 3, 033032, arXiv:1506.01020 https:/​/​dx.doi.org/​10.1088/​1367-2630/​18/​3/​033032.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​18/​3/​033032
arXiv: arXiv: 1506.01020

[ 5 ] Ryan Babbush, Dominic W. Berry, Jarrod R. McClean y Hartmut Neven, Simulación cuántica de química con escalado sublineal en tamaño de base, Npj Quantum Information 5 (2019), no. 1, 1–7, arXiv:1807.09802 https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0199-y.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-019-0199-y
arXiv: arXiv: 1807.09802

[ 6 ] Ryan Babbush, Dominic W. Berry, Yuval R. Sanders, Ian D. Kivlichan, Artur Scherer, Annie Y. Wei, Peter J. Love y Alán Aspuru-Guzik, Simulación cuántica exponencialmente más precisa de fermiones en la representación de interacción de configuración, Ciencia y Tecnología Cuántica 3 (2017), no. 1, 015006, arXiv:1506.01029 https:/​/​dx.doi.org/​10.1088/​2058-9565/​aa9463.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aa9463
arXiv: arXiv: 1506.01029

[ 7 ] Ryan Babbush, Jarrod McClean, Dave Wecker, Alán Aspuru-Guzik y Nathan Wiebe, Bases químicas de los errores de Trotter-Suzuki en la simulación de química cuántica, Physical Review A 91 (2015), no. 2, 022311, arXiv:1410.8159 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.91.022311.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.91.022311
arXiv: 1410.8159

[ 8 ] Ryan Babbush, Nathan Wiebe, Jarrod McClean, James McClain, Hartmut Neven y Garnet Kin-Lic Chan, Simulación cuántica de materiales de baja profundidad, Physical Review X 8 (2018), no. 1, 011044, arXiv:1706.00023 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevX.8.011044.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.011044
arXiv: arXiv: 1706.00023

[ 9 ] Josh Barnes y Piet Hut, Un algoritmo de cálculo de fuerza ${O}(n log n)$ jerárquico, naturaleza 324 (1986), no. 6096, 446–449 https:/​/​doi.org/​10.1038/​324446a0.
https: / / doi.org/ 10.1038 / 324446a0

[ 10 ] Bela Bauer, Sergey Bravyi, Mario Motta y Garnet Kin-Lic Chan, Algoritmos cuánticos para química cuántica y ciencia de materiales cuánticos, Chemical Reviews 120 (2020), no. 22, 12685–12717, arXiv:2001.03685 https:/​/​doi.org/​10.1021/​acs.chemrev.9b00829.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.9b00829
arXiv: 2001.03685

[ 11 ] Robert Beals, Stephen Brierley, Oliver Gray, Aram W. Harrow, Samuel Kutin, Noah Linden, Dan Shepherd y Mark Stather, Computación cuántica distribuida eficiente, Actas de la Royal Society A 469 (2013), no. 2153, 20120686, arXiv:1207.2307 https:/​/​doi.org/​10.1098/​rspa.2012.0686.
https: / / doi.org/ 10.1098 / rspa.2012.0686
arXiv: arXiv: 1207.2307

[ 12 ] Dominic W. Berry, Graeme Ahokas, Richard Cleve y Barry C. Sanders, Algoritmos cuánticos eficientes para simular hamiltonianos dispersos, Communications in Mathematical Physics 270 (2007), 359–371, arXiv:quant-ph/0508139 https:/ /​doi.org/​10.1007/​s00220-006-0150-x.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s00220-006-0150-x
arXiv: quant-ph / 0508139

[ 13 ] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve, Robin Kothari y Rolando D Somma, Simulación de la dinámica hamiltoniana con una serie de Taylor truncada, Physical Review Letters 114 (2015), no. 9, 090502, arXiv:1412.4687 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.114.090502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.090502
arXiv: arXiv: 1412.4687

[ 14 ] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Yuan Su, Xin Wang y Nathan Wiebe, simulación hamiltoniana dependiente del tiempo con escalado de norma ${L}^{1}$, Quantum 4 (2020), 254, arXiv:1906.07115 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-04-20-254.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-04-20-254
arXiv: arXiv: 1906.07115

[ 15 ] Dominic W. Berry, Craig Gidney, Mario Motta, Jarrod R. McClean y Ryan Babbush, Qubitización de la química cuántica de base arbitraria aprovechando la escasez y la factorización de bajo rango, Quantum 3 (2019), 208, arXiv: 1902.02134 https:/​/​ doi.org/10.22331/q-2019-12-02-208.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-12-02-208
arXiv: 1902.02134

[ 16 ] Jean Bourgain, Sobre el crecimiento de las normas de Sobolev en las ecuaciones lineales de Schrödinger con un potencial suave dependiente del tiempo, Journal d'Analyse Mathématique 77 (1999), no. 1, 315–348 https:/​/​doi.org/​10.1007/​BF02791265.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF02791265

[ 17 ] John P. Boyd, métodos espectrales de Chebyshev y Fourier, Courier Corporation, 2001.

[ 18 ] Susanne C. Brenner y L. Ridgway Scott, La teoría matemática de los métodos de elementos finitos, vol. 3, Springer, 2008 https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-75934-0.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-75934-0

[ 19 ] Earl Campbell, compilador aleatorio para simulación hamiltoniana rápida, Physical Review Letters 123 (2019), no. 7, 070503, arXiv:1811.08017 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.123.070503.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.123.070503
arXiv: 1811.08017

[ 20 ] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P. Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferová, Ian D. Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, et al., Química cuántica en la era de la computación cuántica, Revisiones químicas 119 (2019), no. 19, 10856–10915, arXiv:1812.09976 https:/​/​doi.org/​10.1021/​acs.chemrev.8b00803.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.8b00803
arXiv: 1812.09976

[ 21 ] Shouvanik Chakrabarti, Andrew M. Childs, Tongyang Li y Xiaodi Wu, Algoritmos cuánticos y límites inferiores para la optimización convexa, Quantum 4 (2020), 221, arXiv:1809.01731 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q -2020-01-13-221.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-01-13-221
arXiv: arXiv: 1809.01731

[ 22 ] Andrew M. Childs, procesamiento de información cuántica en tiempo continuo, Ph.D. tesis, Instituto Tecnológico de Massachusetts, 2004.

[ 23 ] Andrew M. Childs y Robin Kothari, Limitaciones en la simulación de hamiltonianos no dispersos, Quantum Information & Computation 10 (2010), no. 7, 669–684, arXiv:0908.4398 https:/​/​doi.org/​10.26421/​QIC10.7-8-7.
https: / / doi.org/ 10.26421 / QIC10.7-8-7
arXiv: arXiv: 0908.4398

[ 24 ] Andrew M. Childs, Jin-Peng Liu y Aaron Ostrander, Algoritmos cuánticos de alta precisión para ecuaciones diferenciales parciales, Quantum 5 (2021), 574, arXiv:2002.07868 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q -2021-11-10-574.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-11-10-574
arXiv: arXiv: 2002.07868

[ 25 ] Andrew M. Childs, Dmitri Maslov, Yunseong Nam, Neil J. Ross y Yuan Su, Hacia la primera simulación cuántica con aceleración cuántica, Actas de la Academia Nacional de Ciencias 115 (2018), no. 38, 9456–9461, arXiv:1711.10980 https:/​/​doi.org/​10.1073/​pnas.1801723115.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1801723115
arXiv: arXiv: 1711.10980

[ 26 ] Andrew M. Childs, Yuan Su, Minh C. Tran, Nathan Wiebe y Shuchen Zhu, Theory of Trotter error with conmutador scaling, Physical Review X 11 (2021), no. 1, 011020, arXiv:1912.08854 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevX.11.011020.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.011020
arXiv: arXiv: 1912.08854

[ 27 ] Andrew M. Childs y Nathan Wiebe, simulación hamiltoniana mediante combinaciones lineales de operaciones unitarias, Quantum Information & Computation 12 (2012), no. 11-12, 901–924, arXiv:1202.5822 https:/​/​doi.org/​10.26421/​QIC12.11-12-1.
https: / / doi.org/ 10.26421 / QIC12.11-12-1
arXiv: arXiv: 1202.5822

[ 28 ] Yann N. Dauphin, Razvan Pascanu, Caglar Gulcehre, Kyunghyun Cho, Surya Ganguli y Yoshua Bengio, Identificación y ataque del problema del punto silla en la optimización no convexa de alta dimensión, Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal, págs. 2933–2941, 2014, arXiv: 1406.2572.
arXiv: arXiv: 1406.2572

[ 29 ] Richard P. Feynman, Simulación de física con computadoras, International Journal of Theoretical Physics 21 (1982), no. 6, 467–488 https:/​/​doi.org/​10.1007/​BF02650179.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF02650179

[ 30 ] Yan V. Fyodorov e Ian Williams, Réplica de la condición de ruptura de la simetría expuesta por el cálculo de matriz aleatoria de la complejidad del paisaje, Journal of Statistical Physics 129 (2007), no. 5-6, 1081–1116, arXiv:cond-mat/​0702601 https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10955-007-9386-x.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s10955-007-9386-x
arXiv: arXiv: cond-mat / 0702601

[ 31 ] András Gilyén, Yuan Su, Guang Hao Low y Nathan Wiebe, Transformación del valor singular cuántico y más allá: mejoras exponenciales para la aritmética de matrices cuánticas, Actas del 51.º Simposio Anual ACM SIGACT sobre Teoría de la Computación, págs. 193–204, 2019, arXiv :1806.01838 https:/​/​doi.org/​10.1145/​3313276.3316366.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3313276.3316366
arXiv: arXiv: 1806.01838

[ 32 ] Gabriele Giuliani y Giovanni Vignale, Teoría cuántica del líquido de electrones, Cambridge University Press, 2005 https:/​/​doi.org/​10.1017/​CBO9780511619915.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511619915

[ 33 ] Leslie Greengard y Vladimir Rokhlin, Un algoritmo rápido para simulaciones de partículas, Journal of Computational Physics 73 (1987), no. 2, 325–348 https:/​/​doi.org/​10.1016/​0021-9991(87)90140-9.
https:/​/​doi.org/​10.1016/​0021-9991(87)90140-9

[ 34 ] Jeongwan Haah, Matthew Hastings, Robin Kothari y Guang Hao Low, algoritmo cuántico para simular la evolución en tiempo real de los hamiltonianos de celosía, Actas del 59° Simposio Anual sobre Fundamentos de la Informática, págs. 350–360, IEEE, 2018, arXiv:1801.03922 https:/​/​doi.org/​10.1137/​18M1231511.
https: / / doi.org/ 10.1137 / 18M1231511
arXiv: arXiv: 1801.03922

[ 35 ] Matthew B. Hastings, Dave Wecker, Bela Bauer y Matthias Troyer, Mejora de los algoritmos cuánticos para la química cuántica, Quantum Information & Computation 15 (2015), no. 1-2, 1–21, arXiv:1403.1539 https:/​/​doi.org/​10.26421/​QIC15.1-2-1.
https: / / doi.org/ 10.26421 / QIC15.1-2-1
arXiv: 1403.1539

[ 36 ] Francis Begnaud Hildebrand, Introducción al análisis numérico, Courier Corporation, 1987 https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-21738-3.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-21738-3

[ 37 ] Chi Jin, Praneeth Netrapalli y Michael I. Jordan, El descenso de gradiente acelerado escapa a los puntos de silla más rápido que el descenso de gradiente, Conferencia sobre teoría del aprendizaje, págs. 1042–1085, 2018, arXiv: 1711.10456.
arXiv: arXiv: 1711.10456

[ 38 ] Shi Jin, Xiantao Li y Nana Liu, Simulación cuántica en el régimen semiclásico, Quantum 6 (2022), 739 arXiv:2112.13279 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-06-17 -739.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-06-17-739
arXiv: arXiv: 2112.13279

[ 39 ] Stephen P. Jordan, Algoritmo cuántico rápido para la estimación de gradientes numéricos, Physical Review Letters 95 (2005), no. 5, 050501, arXiv:quant-ph/0405146 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.95.050501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.95.050501
arXiv: arXiv: quant-ph / 0405146

[ 40 ] Stephen P. Jordan, Keith SM Lee y John Preskill, Algoritmos cuánticos para teorías cuánticas de campos, Science 336 (2012), no. 6085, 1130–1133, arXiv:1111.3633 https:/​/​doi.org/​10.1126/​science.1217069.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1217069
arXiv: arXiv: 1111.3633

[ 41 ] Ivan Kassal, Stephen P. Jordan, Peter J. Love, Masoud Mohseni y Alán Aspuru-Guzik, Algoritmo cuántico de tiempo polinomial para la simulación de la dinámica química, Actas de la Academia Nacional de Ciencias 105 (2008), no. 48, 18681–18686, arXiv:0801.2986 https:/​/​doi.org/​10.1073/​pnas.0808245105.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.0808245105
arXiv: 0801.2986

[ 42 ] Ian D. Kivlichan, Nathan Wiebe, Ryan Babbush y Alán Aspuru-Guzik, Limitando los costos de la simulación cuántica de la física de muchos cuerpos en el espacio real, Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 50 (2017), no. 30, 305301, arXiv:1608.05696 https:/​/​dx.doi.org/​10.1088/​1751-8121/​aa77b8.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1751-8121/​aa77b8
arXiv: arXiv: 1608.05696

[ 43 ] Joonho Lee, Dominic Berry, Craig Gidney, William J. Huggins, Jarrod R. McClean, Nathan Wiebe y Ryan Babbush, Cálculos cuánticos de química aún más eficientes a través de la hipercontracción tensorial, PRX Quantum 2 (2021), no. 3, 030305, arXiv:2011.03494 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.030305.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030305
arXiv: 2011.03494

[ 44 ] Seth Lloyd, Simuladores cuánticos universales, Science (1996), 1073–1078 https:/​/​doi.org/​10.1126/​science.273.5278.1073.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.273.5278.1073

[ 45 ] Guang Hao Low e Isaac L. Chuang, simulación hamiltoniana por qubitización, Quantum 3 (2019), 163, arXiv:1610.06546 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163
arXiv: arXiv: 1610.06546

[ 46 ] Guang Hao Low y Nathan Wiebe, simulación hamiltoniana en la imagen de interacción, 2018, arXiv: 1805.00675.
arXiv: arXiv: 1805.00675

[ 47 ] Richard M. Martin, Estructura electrónica, Cambridge University Press, 2004 https:/​/​doi.org/​10.1017/​CBO9780511805769.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511805769

[ 48 ] Sam McArdle, Earl Campbell y Yuan Su, Explotación del número de fermiones en descomposiciones factorizadas de la estructura electrónica hamiltoniana, Physical Review A 105 (2022), no. 1, 012403, arXiv:2107.07238 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.105.012403.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.105.012403
arXiv: arXiv: 2107.07238

[ 49 ] Jarrod R. McClean, Ryan Babbush, Peter J. Love y Alán Aspuru-Guzik, Explotación de la localidad en la computación cuántica para la química cuántica, The Journal of Physical Chemistry Letters 5 (2014), no. 24, 4368–4380 https:/​/​doi.org/​10.1021/​jz501649m.
https: / / doi.org/ 10.1021 / jz501649m

[ 50 ] Mario Motta, Erika Ye, Jarrod R. McClean, Zhendong Li, Austin J. Minnich, Ryan Babbush y Garnet Kin-Lic Chan, Representaciones de bajo rango para la simulación cuántica de la estructura electrónica, npj Quantum Information 7 (2021), no. 1, 1–7, arXiv:1808.02625 https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00416-z.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00416-z
arXiv: arXiv: 1808.02625

[ 51 ] David Poulin, Matthew B. Hastings, David Wecker, Nathan Wiebe, Andrew C. Doberty y Matthias Troyer, El tamaño de paso de Trotter requerido para una simulación cuántica precisa de la química cuántica, Quantum Information & Computation 15 (2015), no. 5-6, 361–384, arXiv:1406.4920 https:/​/​doi.org/​10.26421/​QIC15.5-6-1.
https: / / doi.org/ 10.26421 / QIC15.5-6-1
arXiv: 1406.4920

[ 52 ] John Preskill, Simulación de la teoría cuántica de campos con una computadora cuántica, El 36º Simposio Internacional Anual sobre Teoría de Campos Lattice, vol. 334, pág. 024, SISSA Medialab, 2019, arXiv:1811.10085 DOI: https:/​/​doi.org/​10.22323/​1.334.0024.
https: / / doi.org/ 10.22323 / 1.334.0024
arXiv: 1811.10085

[ 53 ] Markus Reiher, Nathan Wiebe, Krysta M. Svore, Dave Wecker y Matthias Troyer, Esclarecimiento de los mecanismos de reacción en computadoras cuánticas, Actas de la Academia Nacional de Ciencias 114 (2017), no. 29, 7555–7560, arXiv:1605.03590 https:/​/​doi.org/​10.1073/​pnas.1619152114.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1619152114
arXiv: 1605.03590

[ 54 ] Vivek Sarin, Ananth Grama y Ahmed Sameh, Análisis de los límites de error de los códigos de árbol basados ​​en multipolos, SC'98: Actas de la Conferencia sobre supercomputación ACM/IEEE de 1998, págs. 19–19, IEEE, 1998 https:/​/ ​doi.org/​10.1109/​SC.1998.10041.
https: / / doi.org/ 10.1109 / SC.1998.10041

[ 55 ] Jacob T. Seeley, Martin J. Richard y Peter J. Love, La transformación de Bravyi-Kitaev para el cálculo cuántico de la estructura electrónica, The Journal of Chemical Physics 137 (2012), no. 22, 224109, arXiv:1208.5986 https:/​/​doi.org/​10.1063/​1.4768229.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.4768229
arXiv: 1208.5986

[ 56 ] Jie Shen y Tao Tang, Métodos espectrales y de alto orden con aplicaciones, Science Press Beijing, 2006, https:/​/​www.math.purdue.edu/​ shen7/​sp_intro12/​book.pdf.
https:/​/​www.math.purdue.edu/​~shen7/​sp_intro12/​book.pdf

[ 57 ] Bin Shi, Weijie J. Su y Michael I. Jordan, Sobre tasas de aprendizaje y operadores de Schrödinger, 2020, arXiv:2004.06977.
arXiv: arXiv: 2004.06977

[ 58 ] Yuan Su, Dominic W Berry, Nathan Wiebe, Nicholas Rubin y Ryan Babbush, Simulaciones cuánticas tolerantes a fallas de la química en la primera cuantificación, PRX Quantum 2 (2021), no. 4, 040332, arXiv:2105.12767 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.040332.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040332
arXiv: 2105.12767

[ 59 ] Yuan Su, Hsin-Yuan Huang y Earl T. Campbell, Trotterización casi estrecha de electrones que interactúan, Quantum 5 (2021), 495, arXiv:2012.09194 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021- 07-05-495.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-07-05-495
arXiv: 2012.09194

[ 60 ] Masuo Suzuki, Teoría general de integrales de trayectoria fractal con aplicaciones a teorías de muchos cuerpos y física estadística, Journal of Mathematical Physics 32 (1991), no. 2, 400–407 https:/​/​doi.org/​10.1063/​1.529425.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.529425

[ 61 ] Barna Szabó e Ivo Babuška, Análisis de elementos finitos, John Wiley & Sons, 1991.

[ 62 ] Borzu Toloui y Peter J. Love, Algoritmos cuánticos para química cuántica basados ​​en la dispersión de la matriz CI, 2013, arXiv:1312.2579.
arXiv: 1312.2579

[ 63 ] Vera von Burg, Guang Hao Low, Thomas Häner, Damian S. Steiger, Markus Reiher, Martin Roetteler y Matthias Troyer, Catálisis computacional mejorada por computación cuántica, Physical Review Research 3 (2021), no. 3, 033055, arXiv:2007.14460 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.3.033055.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033055
arXiv: arXiv: 2007.14460

[ 64 ] Dave Wecker, Bela Bauer, Bryan K. Clark, Matthew B. Hastings y Matthias Troyer, Estimaciones de conteo de puertas para realizar química cuántica en computadoras cuánticas pequeñas, Physical Review A 90 (2014), no. 2, 022305, arXiv:1312.1695 https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.90.022305.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.90.022305
arXiv: 1312.1695

[ 65 ] James D. Whitfield, Jacob Biamonte y Alán Aspuru-Guzik, Simulación de estructuras electrónicas hamiltonianas mediante computadoras cuánticas, Molecular Physics 109 (2011), no. 5, 735–750, arXiv:1001.3855 https:/​/​doi.org/​10.1080/​00268976.2011.552441.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00268976.2011.552441
arXiv: 1001.3855

[ 66 ] Stephen Wiesner, Simulaciones de sistemas cuánticos de muchos cuerpos por una computadora cuántica, 1996, arXiv: quant-ph / 9603028.
arXiv: quant-ph / 9603028

[ 67 ] Christof Zalka, Simulación eficiente de sistemas cuánticos por computadoras cuánticas, Fortschritte der Physik: Progress of Physics 46 (1998), no. 6-8, 877–879, arXiv:quant-ph/9603026.
https: / / doi.org/ 10.1098 / rspa.1998.0162
arXiv: quant-ph / 9603026

[ 68 ] Chenyi Zhang, Jiaqi Leng y Tongyang Li, Algoritmos cuánticos para escapar de puntos de silla, Quantum 5 (2021), 529, arXiv:2007.10253v3 https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-08- 20-529.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-08-20-529
arXiv: arXiv: 2007.10253v3

[ 69 ] Chenyi Zhang y Tongyang Li, Puntos de silla de escape mediante un algoritmo simple basado en descenso de gradiente, Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal, vol. 34 de febrero de 2021, arXiv:2111.14069.
arXiv: arXiv: 2111.14069

Citado por

[1] Hans Hon Sang Chan, Richard Meister, Tyson Jones, David P. Tew y Simon C. Benjamin, "Métodos basados ​​en cuadrículas para simulaciones químicas en una computadora cuántica", arXiv: 2202.05864.

[2] Yonah Borns-Weil y Di Fang, “Límites de error observables uniformes de las fórmulas de Trotter para la ecuación semiclásica de Schrödinger”, arXiv: 2208.07957.

Las citas anteriores son de ANUNCIOS SAO / NASA (última actualización exitosa 2022-11-18 02:43:41). La lista puede estar incompleta ya que no todos los editores proporcionan datos de citas adecuados y completos.

On Servicio citado por Crossref no se encontraron datos sobre las obras citadas (último intento 2022-11-18 02:43:39).

Sello de tiempo:

Mas de Diario cuántico