Exploring relativistic quantum chemistry with 'quantum inspired' algorithms

用“量子启发”算法探索相对论量子化学

• 批准号: 21K18933
• 负责人: 水上 渉
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18933/
• 关键词: クリフォード回路; フェルミオン影像法; 相対論的量子化学; 機械学習波動関数; 制限ボルツマンマシン; 量子インスパイアード; 変分モンテカルロ; 量子インスパイアド; ニューラルネット; 第一原理計算

近年発展の著しい量子情報の知見を導入・援用した量子「インスパイアード」アルゴリズ ムにより、相対論的量子化学のための電子状態理論の開発が本研究の目的である。研究方法としては、化学系の量子コンピューティングで使われる電子系から量子ビット系への変換を軸として、ニューラルネットワークの高い表現能力を利用したニューラルネットワーク量子状態(NQS)を使うことと、量子情報で使われるスタビライザー状態の利用という２つを軸として進めている。２年目である2022年度は、スタビライザー状態を生成・利用するためのクリフォード回路に関する研究をおこなった。クリフォード回路は、量子重ね合わせをもつ量子状態を生成するが、古典的に効率的にシミュレート可能な量子回路として知られている。まず、このクリフォード回路を最適化するための枠組みであるCAFQAと呼ばれる方法を実装した。粒子数保存などの対称性を利用した回路を利用し、その回路パラメータの離散最適化をおこなうことで、化学の問題により適したものを実装することを目指した。また、派生研究としてフェルミオン影像法という技術により、量子コンピュータ上の波動関数から効率的に高次のRDMを構築し、MRCIのような多参照理論に基づく量子化学計算を実効する方法も提案した。クリフォード回路の古典コンピュータ上での量子化学計算への応用については、クリフォード回路シミュレータと相対論的ハミルトニアンを用いたエネルギー計算の実装に現在取り組んでいるところである。

这项研究的目的是利用量子“启发”算法开发相对论量子化学的电子态理论，该算法引入和利用近年来迅速发展的量子信息知识。研究方法侧重于将化学量子计算中使用的电子系统转换为量子比特系统，并使用利用神经网络的高表达能力的神经网络量子态（NQS）和量子信息。 ：使用时使用的稳定器状态第二年，即 2022 年，我们对用于生成和使用稳定器状态的 Clifford 电路进行了研究。克利福德电路产生具有量子叠加的量子态，通常被称为可以有效模拟的量子电路。首先，我们实现了一种称为 CAFQA 的方法，它是优化 Clifford 电路的框架。通过使用利用粒子数守恒等对称性的电路并对电路参数进行离散优化，我们的目标是实现更适合化学问题的电路。此外，作为衍生研究，我们提出了一种利用费米子成像技术在量子计算机上根据波函数高效构建高阶 RDM 的方法，并基于 MRCI 等多参考理论实现量子化学计算。 。关于克利福德电路在经典计算机上量子化学计算的应用，我们目前正在致力于使用克利福德电路模拟器和相对论哈密顿量来实现能量计算。

项目成果

フェルミオン影像法によるk-RDM推定を用いた量子部分空間展開法

使用费米子成像方法的 k-RDM 估计的量子子空间展开方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 竹森 那由多;吉岡 信行;水上 渉
• 通讯作者: 水上 渉