Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:2502.00235

帮助 | 高级搜索

物理学 > 化学物理

arXiv:2502.00235 (physics)
[提交于 2025年2月1日 ]

标题: 基于分子点群对称性的量子退火器上的电子结构理论

标题: Electronic Structure Theory with Molecular Point Group Symmetries on Quantum Annealers

Authors:Joseph Desroches, Sijia S. Dong
摘要: 量子计算有可能通过显著加快计算时间并指数级减少计算资源来彻底改变量子化学。 在这里,我们将基于全布尔对称群 $\mathbb{Z}_2^k$ 的对称适应的Jordan-Wigner编码与我们对Xia-Bian-Kais(XBK)方法的新实现相结合,以提高在量子退火器上电子结构理论计算的效率,特别是通过减少达到相同精度所需的量子位数量。 通过提供比之前工作更广泛的对称适应编码(SAE),我们能够模拟比之前报道的使用为量子退火器开发的方法且不使用活性空间研究的分子更大的分子。 我们计算了 H$_2$、LiH、He$_2$、H$_2$O、O$_2$、N$_2$、Li$_2$、F$_2$、CO、BH$_3$、NH$_3$以及 CH$_4$的势能面,在 STO-6G 基组中最大的分子使用我们的 SAE 需要 16 个量子比特,并与全组态相互作用结果进行了比较。 将SAE应用于XBK方法可使希尔伯特空间的大小呈指数级减少,并且随着问题规模的增大而表现良好。 对于决定XBK方法中哈密顿量嵌入所使用的辅助量子比特数量的关键变分参数的偶数值或大值,或者对于某些分子如He$_2$和H$_2$O,它不会引入显著的额外误差。 我们对此行为进行了解释,并对我们的方法的使用提出了建议。
摘要: Quantum computation has the potential to revolutionize quantum chemistry through major speedups to computation times and exponential reduction of computational resources. Here, we combine the symmetry-adapted Jordan-Wigner encoding based on the full Boolean symmetry group $\mathbb{Z}_2^k$ with our new implementation of the Xia-Bian-Kais (XBK) method for improving the efficiency of electronic structure theory calculations on quantum annealers, particularly by reducing the number of qubits needed to achieve the same accuracy. By providing a more extensive symmetry-adapted encoding (SAE) than previous work, we are able to simulate molecules larger than those previously reported that have been studied using methods developed for quantum annealers and without using an active space. We calculated the potential energy surfaces of H$_2$, LiH, He$_2$, H$_2$O, O$_2$, N$_2$, Li$_2$, F$_2$, CO, BH$_3$, NH$_3$, and CH$_4$, with the largest molecule in the STO-6G basis set requiring 16 qubits with our SAE, and compared them with full configuration interaction results. The application of SAE to the XBK method provides an exponential reduction of the size of the Hilbert space and scales well with the size of the problem. It does not introduce significant additional errors for even or large values of a key variational parameter that determines the number of ancilla qubits used in the XBK method's Hamiltonian embedding, or for certain molecules such as He$_2$ and H$_2$O. We provide an explanation for this behavior and a recommendation on the usage of our method.
评论: 37页,19图
主题: 化学物理 (physics.chem-ph) ; 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2502.00235 [physics.chem-ph]
  (或者 arXiv:2502.00235v1 [physics.chem-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.00235
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Joseph Desroches [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 2 月 1 日 00:30:57 UTC (3,034 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.chem-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-02
切换浏览方式为:
physics
quant-ph

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号