1Département d'informatique, Université du Texas à Austin, Austin, TX 78712, États-Unis.
2Zapata Computing Inc., Boston, MA 02110, États-Unis.
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Abstract
Des efforts importants en informatique quantique appliquée ont été consacrés au problème de l'estimation de l'énergie de l'état fondamental pour les molécules et les matériaux. Pourtant, pour de nombreuses applications de valeur pratique, des propriétés supplémentaires de l'état fondamental doivent être estimées. Celles-ci incluent les fonctions de Green utilisées pour calculer le transport d'électrons dans les matériaux et les matrices de densité réduite à une particule utilisées pour calculer les dipôles électriques des molécules. Dans cet article, nous proposons un algorithme hybride quantique-classique pour estimer efficacement ces propriétés de l'état fondamental avec une grande précision en utilisant des circuits quantiques à faible profondeur. Nous fournissons une analyse de divers coûts (répétition des circuits, temps d'évolution maximal et temps d'exécution total attendu) en fonction de la précision de la cible, de l'écart spectral et du chevauchement initial de l'état fondamental. Cet algorithme suggère une approche concrète de l'utilisation des premiers ordinateurs quantiques tolérants aux pannes pour effectuer des calculs moléculaires et de matériaux pertinents pour l'industrie.
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Cité par
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[3] Yulong Dong, Lin Lin et Yu Tong, "Préparation de l'état fondamental et estimation de l'énergie sur les premiers ordinateurs quantiques tolérants aux pannes via la transformation quantique des valeurs propres des matrices unitaires", arXiv: 2204.05955.
[4] Peter D. Johnson, Alexander A. Kunitsa, Jérôme F. Gonthier, Maxwell D. Radin, Corneliu Buda, Eric J. Doskocil, Clena M. Abuan et Jhonathan Romero, « Reducing the cost of energy estimation in the variational algorithme quantique de résolution propre avec estimation d'amplitude robuste », arXiv: 2203.07275.
[5] Guoming Wang, Sukin Sim et Peter D. Johnson, "State Preparation Boosters for Early Fault-Tolerant Quantum Computation", arXiv: 2202.06978.
Les citations ci-dessus proviennent de Le service cité par Crossref (dernière mise à jour réussie 2022-07-28 15:34:04) et SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2022-07-28 15:34:05). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.
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