Exploring relativistic quantum chemistry with 'quantum inspired' algorithms

用“量子启发”算法探索相对论量子化学

基本信息

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

项目摘要

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。

这项研究的目的是通过量子“启发”算法开发相对论量子化学的电子状态理论，这些算法已引入并纳入了近年来开发的非凡的量子信息知识。研究方法着重于化学系统中量子计算中使用的电子系统的转换，以及利用神经网络高表达能力的神经网络量子状态（NQS）的使用以及在量子信息中使用的稳定态的使用。在2022年，第二年，我们对Clifford电路进行了研究，以生成和利用稳定剂条件。 Clifford电路以量子叠加产生量子状态，但被称为可以模拟的经典高效量子电路。首先，我们实施了一种称为CAFQA的方法，该方法是优化此Clifford电路的框架。通过利用使用对称性的电路，例如粒子数存储并执行电路参数的离散优化，我们旨在实施更适合化学问题的东西。此外，作为一项衍生研究，我们提出了一种使用称为费米昂成像方法的技术在量子计算机上有效构建高级RDM的方法，并基于多种参考理论（例如MRCI）进行有效的量子化学计算。关于克利福德电路在古典计算机上的量子化学计算中的应用，我们目前正在使用克利福德电路模拟器和相对论哈密顿量实施能量计算。