Exploring relativistic quantum chemistry with 'quantum inspired' algorithms

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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。