Un algoritmo quantistico basato su circuiti completi per stati eccitati nella chimica quantistica

Un algoritmo quantistico basato su circuiti completi per stati eccitati nella chimica quantistica

Timestamp: 4 gennaio 2024 9:05

Jingwei Wen1,2, Zhengan Wang3, Chitong Chen4,5, Junxiang Xiao1, Hang Li3, Ling Qian2, Zhiguo Huang2, Heng Fan3,4, Shijie Wei3e Guilu Long1,3,6,7

1State Key Laboratory of Low-Dimensional Quantum Physics e Dipartimento di Fisica, Università Tsinghua, Pechino 100084, Cina
2China Mobile (Suzhou) Software Technology Company Limited, Suzhou 215163, Cina
3Accademia di scienze dell'informazione quantistica di Pechino, Pechino 100193, Cina
4Istituto di Fisica, Accademia Cinese delle Scienze, Pechino 100190, Cina
5Scuola di Scienze Fisiche, Università dell'Accademia Cinese delle Scienze, Pechino 100190, Cina
6Frontier Science Center for Quantum Information, Pechino 100084, Cina
7Centro nazionale di ricerca per la scienza e la tecnologia dell'informazione di Pechino, Pechino 100084, Cina

Trovi questo documento interessante o vuoi discuterne? Scrivi o lascia un commento su SciRate.

Astratto

L’utilizzo del computer quantistico per studiare la chimica quantistica è oggi un importante campo di ricerca. Oltre ai problemi dello stato fondamentale che sono stati ampiamente studiati, la determinazione degli stati eccitati gioca un ruolo cruciale nella previsione e nella modellazione delle reazioni chimiche e di altri processi fisici. Qui proponiamo un algoritmo quantistico non variazionale basato su circuiti completi per ottenere lo spettro dello stato eccitato di un hamiltoniano di chimica quantistica. Rispetto ai precedenti algoritmi variazionali ibridi quantistici classici, il nostro metodo elimina il processo di ottimizzazione classico, riduce il costo delle risorse causato dall'interazione tra diversi sistemi e raggiunge un tasso di convergenza più rapido e una maggiore robustezza contro il rumore senza plateau sterili. L'aggiornamento dei parametri per determinare il livello energetico successivo dipende naturalmente dai risultati della misurazione dell'energia del livello energetico precedente e può essere realizzato solo modificando il processo di preparazione dello stato del sistema ancillare, introducendo poche risorse aggiuntive. Vengono presentate simulazioni numeriche dell'algoritmo con molecole di idrogeno, LiH, H2O e NH3. Inoltre, offriamo una dimostrazione sperimentale dell'algoritmo su una piattaforma di calcolo quantistico superconduttiva, e i risultati mostrano un buon accordo con le aspettative teoriche. L'algoritmo può essere ampiamente applicato a vari problemi di determinazione dello spettro hamiltoniano sui computer quantistici tolleranti agli errori.

Un algoritmo quantistico completo basato su circuiti per stati eccitati nella chimica quantistica PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Immagine in primo piano: circuito quantistico per la realizzazione dell'algoritmo FQESS.

Riepilogo popolare

Proponiamo un algoritmo completo di risolutore quantistico di stati eccitati (FQESS) per determinare lo spettro dell'Hamiltoniana chimica in modo efficiente e costante per il futuro calcolo quantistico tollerante ai guasti. Rispetto agli algoritmi variazionali ibridi quantistici classici, il nostro metodo rimuove il processo di ottimizzazione nei computer classici e l'aggiornamento dei parametri per diversi livelli di energia può essere realizzato semplicemente modificando il processo di preparazione dello stato del sistema ancillare in base alla misurazione dell'energia dell'energia precedente. livello, che è sperimentalmente amichevole. Inoltre, la natura non variazionale può garantire che l’algoritmo converga verso gli stati target lungo la direzione della discesa del gradiente più veloce, evitando il fenomeno del plateau sterile. Il nostro lavoro riempie l'ultima fase della risoluzione dei problemi di chimica quantistica basati su diversi frame di algoritmi.

► dati BibTeX

► Riferimenti

, Paolo Benioff. Il computer come sistema fisico: un modello hamiltoniano microscopico di computer quantomeccanici rappresentato dalle macchine di Turing. Giornale di fisica statistica, 22 (5): 563–591, 1980. 10.1007/​BF01011339.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01011339

, Richard P. Feynman. Simulare la fisica con i computer. Int J Theor Phys, 21 (1): 467–488, 1982. 10.1007/​BF02650179.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF02650179

, Peter W. Shor. Algoritmi tempo-polinomiali per la fattorizzazione prima e logaritmi discreti su un computer quantistico. Revisione SIAM, 41 (2): 303–332, 1999. 10.1137/​S0036144598347011.
https: / / doi.org/ 10.1137 / S0036144598347011

, Lov K Grover. La meccanica quantistica aiuta a cercare un ago in un pagliaio. Lettere di revisione fisica, 79 (2): 325, 1997. 10.1103 / PhysRevLett.79.325.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.79.325

, Gui Lu Long, Yan Song Li, Wei Lin Zhang e Li Niu. Corrispondenza di fase nella ricerca quantistica. Lettere di fisica A, 262 (1): 27–34, 1999. 10.1016/​S0375-9601(99)00631-3.
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0375-9601(99)00631-3

, Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim e Seth Lloyd. Algoritmo quantistico per sistemi lineari di equazioni. Physical review letters, 103 (15): 150502, 2009. 10.1103/​PhysRevLett.103.150502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502

, Yiğit Subaşı, Rolando D Somma e Davide Orsucci. Algoritmi quantistici per sistemi di equazioni lineari ispirati al calcolo quantistico adiabatico. Lettere di revisione fisica, 122 (6): 060504, 2019. 10.1103/​PhysRevLett.122.060504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.060504

, 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. La chimica quantistica nell'era dell'informatica quantistica. Rassegne chimiche, 119 (19): 10856–10915, 2019. 10.1021/​acs.chemrev.8b00803.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.8b00803

, Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C Benjamin e Xiao Yuan. Chimica computazionale quantistica. Recensioni di Fisica Moderna, 92 (1): 015003, 2020. 10.1103/​RevModPhys.92.015003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

, Bela Bauer, Sergey Bravyi, Mario Motta e Garnet Kin-Lic Chan. Algoritmi quantistici per la chimica quantistica e la scienza dei materiali quantistici. Chemical Reviews, 120 (22): 12685–12717, 2020. 10.1021 / acs.chemrev.9b00829.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.9b00829

, Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik e Jeremy L O'brien. Un risolutore variazionale di autovalori su un processore quantistico fotonico. Comunicazioni sulla natura, 5 (1): 1–7, 2014. 10.1038/​ncomms5213.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

, Peter JJ O'Malley, Ryan Babbush, Ian D Kivlichan, Jonathan Romero, Jarrod R McClean, Rami Barends, Julian Kelly, Pedram Roushan, Andrew Tranter, Nan Ding, et al. Simulazione quantistica scalabile di energie molecolari. Revisione fisica X, 6 (3): 031007, 2016. 10.1103/​PhysRevX.6.031007.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031007

, Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M Chow e Jay M Gambetta. Autorisolvitore quantistico variazionale efficiente in termini di hardware per piccole molecole e magneti quantistici. Natura, 549 (7671): 242–246, 2017. 10.1038/​nature23879.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

, Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio, et al. Algoritmi quantistici variazionali. Nature Reviews Physics, pagine 1–20, 2021. 10.1038/​s42254-021-00348-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

, Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh e TE O'Brien. Mitigazione degli errori a basso costo mediante verifica della simmetria. Physical Review A, 98 (6): 062339, 2018. 10.1103/​PhysRevA.98.062339.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

, Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes e Nicholas J Mayhall. Un algoritmo variazionale adattivo per simulazioni molecolari esatte su un computer quantistico. Comunicazioni sulla natura, 10 (1): 1–9, 2019. 10.1038/​s41467-019-10988-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-019-10988-2

, Ho Lun Tang, VO Shkolnikov, George S Barron, Harper R Grimsley, Nicholas J Mayhall, Edwin Barnes e Sophia E Economou. qubit-adapt-vqe: un algoritmo adattivo per costruire ansätze efficiente in termini di hardware su un processore quantistico. PRX Quantum, 2 (2): 020310, 2021. 10.1103/​PRXQuantum.2.020310.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020310

, Mateusz Ostaszewski, Edward Grant e Marcello Benedetti. Ottimizzazione della struttura per circuiti quantistici parametrizzati. Quantum, 5: 391, 2021. 10.22331/​q-2021-01-28-391.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-28-391

, Shijie Wei, Hang Li e GuiLu Long. Un autorisolvitore quantistico completo per simulazioni di chimica quantistica. Ricerca, 2020, 2020. 10.34133/​2020/​1486935.
https: / / doi.org/ 10.34133 / 2020/1486935

, Patrick Rebentrost, Maria Schuld, Leonard Wossnig, Francesco Petruccione e Seth Lloyd. Discesa del gradiente quantistico e metodo di Newton per l’ottimizzazione polinomiale vincolata. New Journal of Physics, 21 (7): 073023, 2019. 10.1088/​1367-2630/​ab2a9e.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​ab2a9e

, Oscar Higgott, Daochen Wang e Stephen Brierley. Calcolo quantistico variazionale degli stati eccitati. Quantum, 3: 156, 2019. 10.22331/​q-2019-07-01-156.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-01-156

, Tyson Jones, Suguru Endo, Sam McArdle, Xiao Yuan e Simon C Benjamin. Algoritmi variazionali quantistici per la scoperta di spettri hamiltoniani. Physical Review A, 99 (6): 062304, 2019. 10.1103/​PhysRevA.99.062304.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062304

, Ken M. Nakanishi, Kosuke Mitarai e Keisuke Fujii. Autorisolvitore quantistico variazionale per la ricerca nel sottospazio per stati eccitati. Physical Review Research, 1 (3): 033062, 2019. 10.1103/​PhysRevResearch.1.033062.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.1.033062

, Robert M Parrish, Edward G Hohenstein, Peter L McMahon e Todd J Martínez. Calcolo quantistico delle transizioni elettroniche utilizzando un autosolutore quantistico variazionale. Lettere di revisione fisica, 122 (23): 230401, 2019. 10.1103/​PhysRevLett.122.230401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.230401

, Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter e Wibe A De Jong. Gerarchia ibrida quantistica-classica per la mitigazione della decoerenza e la determinazione degli stati eccitati. Physical Review A, 95 (4): 042308, 2017. 10.1103/​PhysRevA.95.042308.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.95.042308

, James I Colless, Vinay V Ramasesh, Dar Dahlen, Machiel S Blok, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jarrod R McClean, Jonathan Carter, Wibe A de Jong e Irfan Siddiqi. Calcolo di spettri molecolari su un processore quantistico con un algoritmo resiliente agli errori. Physical Review X, 8 (1): 011021, 2018. 10.1103/​PhysRevX.8.011021.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.011021

, Pejman Jouzdani, Stefan Bringuier e Mark Kostuk. Un metodo per determinare gli stati eccitati per il calcolo quantistico. prestampa di arXiv arXiv:1908.05238, 2019. 10.48550/​arXiv.1908.05238.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1908.05238
arXiv: 1908.05238

, Pauline J Ollitrault, Abhinav Kandala, Chun-Fu Chen, Panagiotis Kl Barkoutsos, Antonio Mezzacapo, Marco Pistoia, Sarah Sheldon, Stefan Woerner, Jay M Gambetta e Ivano Tavernelli. Equazione quantistica del moto per il calcolo delle energie di eccitazione molecolare su un processore quantistico rumoroso. Physical Review Research, 2 (4): 043140, 2020. 10.1103/​PhysRevResearch.2.043140.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.043140

, Dan-Bo Zhang, Bin-Lin Chen, Zhan-Hao Yuan e Tao Yin. Autorisolvitori quantistici variazionali mediante minimizzazione della varianza. Fisica cinese B, 31 (12): 120301, 2022. 10.1088/​1674-1056/​ac8a8d.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1674-1056/​ac8a8d

, Saad Yalouz, Emiel Koridon, Bruno Senjean, Benjamin Lasorne, Francesco Buda e Lucas Visscher. Accoppiamenti e gradienti analitici non adiabatici all'interno dell'autosolutore quantistico variazionale ottimizzato per l'orbitale con media statale. Journal of Chemical Theory and Computing, 18 (2): 776–794, 2022. 10.1021/​acs.jctc.1c00995.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.1c00995

, Jingwei Wen, Dingshun Lv, Man-Hong Yung e Gui-Lu Long. Deflazione quantistica variazionale per stati eccitati arbitrari. Ingegneria Quantistica, pagina e80, 2021. 10.1002/​que2.80.
https://​/​doi.org/​10.1002/​que2.80

, Pascual Jordan e Eugene Paul Wigner. über das paulische äquivalenzverbot. Nella raccolta delle opere di Eugene Paul Wigner, pagine 109–129. Springer, 1993. 10.1007/​978-3-662-02781-3_9.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-662-02781-3_9

, Sergey B Bravyi e Alexei Yu Kitaev. Calcolo quantistico fermionico. Annali di fisica, 298 (1): 210–226, 2002. 10.1006/​aphy.2002.6254.
https: / / doi.org/ 10.1006 / aphy.2002.6254

, Lungo Gui-Lu. Principio generale dell'interferenza quantistica e computer della dualità. Communications in Theoretical Physics, 45 (5): 825, 2006. 10.1088/​0253-6102/​45/​5/​013.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​45/​5/​013

, Lungo Gui-Lu e Liu Yang. Calcolo della dualità nei computer quantistici. Communications in Theoretical Physics, 50 (6): 1303, 2008. 10.1088/​0253-6102/​50/​6/​11.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​50/​6/​11

, Lungo Gui-Lu, Liu Yang e Wang Chuan. Porte quantistiche generalizzate ammissibili. Communications in Theoretical Physics, 51 (1): 65, 2009. 10.1088/​0253-6102/​51/​1/​13.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​51/​1/​13

, Andrew M. Childs e Nathan Wiebe. Simulazione hamiltoniana mediante combinazioni lineari di operazioni unitarie. prestampa di arXiv arXiv:1202.5822, 2012. 10.48550/​arXiv.1202.5822.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1202.5822
arXiv: 1202.5822

, Jingwei Wen, Chao Zheng, Xiangyu Kong, Shijie Wei, Tao Xin e Guilu Long. Dimostrazione sperimentale di una simulazione quantistica digitale di un sistema generale $mathcal{PT}$-simmetrico. Revisione fisica A, 99 (6): 062122, 2019. 10.1103/​PhysRevA.99.062122.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062122

, Jingwei Wen, Guoqing Qin, Chao Zheng, Shijie Wei, Xiangyu Kong, Tao Xin e Guilu Long. Osservazione del flusso di informazioni nel sistema anti-$mathcal{PT}$-simmetrico con spin nucleari. npj Quantum Information, 6 (1): 1–7, 2020. 10.1038/​s41534-020-0258-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-0258-4

, Gui-Lu Long e Yang Sun. Schema efficiente per inizializzare un registro quantistico con uno stato sovrapposto arbitrario. Revisione fisica A, 64 (1): 014303, 2001. 10.1103/​PhysRevA.64.014303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.64.014303

, Vittorio Giovannetti, Seth Lloyd, and Lorenzo Maccone. Memoria quantistica ad accesso casuale. Lettere di revisione fisica, 100 (16): 160501, 2008. 10.1103/​PhysRevLett.100.160501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.100.160501

, Gilles Brassard, Peter Hoyer, Michele Mosca e Alain Tapp. Amplificazione e stima dell'ampiezza quantistica. Contemporary Mathematics, 305: 53–74, 2002. 10.1090 / conm / 305/05215.
https: / / doi.org/ 10.1090 / conm / 305 / 05215

, Dominic W Berry, Andrew M Childs, Richard Cleve, Robin Kothari e Rolando D Somma. Simulazione della dinamica hamiltoniana con una serie di Taylor troncata. Lettere di revisione fisica, 114 (9): 090502, 2015. 10.1103/​PhysRevLett.114.090502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.090502

, Tao Xin, Shi-Jie Wei, Julen S Pedernales, Enrique Solano e Gui-Lu Long. Simulazione quantistica di canali quantistici nella risonanza magnetica nucleare. Physical Review A, 96 (6): 062303, 2017. 10.1103/​PhysRevA.96.062303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.96.062303

, Shi-Jie Wei, Tao Xin e Gui-Lu Long. Simulazione efficiente del canale quantistico universale nel computer quantistico cloud di IBM. Science China Physics, Mechanics & Astronomy, 61 (7): 1–10, 2018. 10.1007/​s11433-017-9181-9.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11433-017-9181-9

, Mario Napolitano, Marco Koschorreck, Brice Dubost, Naeimeh Behbood, RJ Sewell e Morgan W Mitchell. Metrologia quantistica basata sull'interazione che mostra il ridimensionamento oltre il limite di Heisenberg. Natura, 471 (7339): 486–489, 2011. 10.1038/​nature09778.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature09778

, Informazioni dettagliate sulla piattaforma cloud Quafu sono disponibili sul sito Web, su Github e sul documento.
http://​/​quafu.baqis.ac.cn/​

, Jiangfeng Du, Nanyang Xu, Xinhua Peng, Pengfei Wang, Sanfeng Wu e Dawei Lu. Implementazione Nmr di una simulazione quantistica dell'idrogeno molecolare con preparazione dello stato adiabatico. Lettere di revisione fisica, 104 (3): 030502, 2010. 10.1103/​PhysRevLett.104.030502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.104.030502

, Maysum Panju. Metodi iterativi per il calcolo di autovalori e autovettori. prestampa di arXiv arXiv:1105.1185, 2011. 10.48550/​arXiv.1105.1185.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1105.1185
arXiv: 1105.1185

Citato da

[1] Jingwei Wen, Chao Zheng, Zhiguo Huang e Ling Qian, "Simulazione quantistica digitale senza iterazioni dell'evoluzione del tempo immaginario basata sull'espansione unitaria approssimativa", EPL (Lettere Eurofisiche) 141 6, 68001 (2023).

[2] Bozhi Wang, Jingwei Wen, Jiawei Wu, Haonan Xie, Fan Yang, Shijie Wei e Gui-lu Long, "Un autosolutore quantistico completo per strutture di bande di energia", arXiv: 2308.03134, (2023).

[3] Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Shu-Qian Shen, Ming Li, Zhi-Xi Wang e Shao-Ming Fei, "Algoritmo quantistico iterativo migliorato per la preparazione dello stato fondamentale", arXiv: 2210.08454, (2022).

[4] Xin Yi, Jia-Cheng Huo, Yong-Pan Gao, Ling Fan, Ru Zhang e Cong Cao, "Algoritmo quantistico iterativo per l'ottimizzazione combinatoria basata sulla discesa del gradiente quantistico", Risultati in Fisica 56, 107204 (2024).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2024-01-04 14:13:50). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

Impossibile recuperare Crossref citato da dati durante l'ultimo tentativo 2024-01-04 14:13:48: Impossibile recuperare i dati citati per 10.22331 / q-2024-01-04-1219 da Crossref. Questo è normale se il DOI è stato registrato di recente.

Questo documento è pubblicato in Quantum sotto il Creative Commons Attribuzione 4.0 Internazionale (CC BY 4.0) licenza. Il copyright rimane dei detentori del copyright originali come gli autori o le loro istituzioni.

Timestamp:

Di più da Diario quantistico