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量子物理

arXiv:2503.00388 (quant-ph)
[提交于 2025年3月1日 ]

标题: 具有变分量子回归器的混合量子神经网络用于增强CO2捕获胺的QSPR建模

标题: Hybrid Quantum Neural Networks with Variational Quantum Regressor for Enhancing QSPR Modeling of CO2-Capturing Amine

Authors:Hyein Cho, Jeonghoon Kim, Hocheol Lim
摘要: 准确预测胺的性质对于优化燃烧后工艺中的CO2捕获效率至关重要。 量子机器学习(QML)通过利用叠加、纠缠和干涉来捕捉复杂的关联性,从而增强预测建模能力。 在这项研究中,我们开发了混合量子神经网络(HQNN),以改进用于CO2捕获胺的定量结构-性质关系建模。 通过将变分量子回归器与经典多层感知器和图神经网络集成,我们在无噪声条件下探索了量子优势在物理化学性质预测中的应用,并使用IBM量子系统评估了针对量子硬件噪声的鲁棒性。 我们的结果显示,HQNN提高了关键溶剂性质的预测准确性,包括碱性、粘度、沸点、熔点和蒸气压。 经过微调并冻结的预训练9量子位HQNN模型始终获得了最高的排名,突显了将量子层与预训练的经典模型相结合的好处。 此外,在硬件噪声下的模拟验证了HQNN的鲁棒性,保持了预测性能。 总体而言,这些发现强调了混合量子经典架构在分子建模中的潜力。 随着量子硬件和QML算法的不断发展,预计由于量子电路设计、噪声抑制和可扩展架构的改进,QSPR建模和材料发现中的实际量子优势将变得越来越可实现。
摘要: Accurate amine property prediction is essential for optimizing CO2 capture efficiency in post-combustion processes. Quantum machine learning (QML) can enhance predictive modeling by leveraging superposition, entanglement, and interference to capture complex correlations. In this study, we developed hybrid quantum neural networks (HQNN) to improve quantitative structure-property relationship modeling for CO2-capturing amines. By integrating variational quantum regressors with classical multi-layer perceptrons and graph neural networks, quantum advantages were explored in physicochemical property prediction under noiseless conditions and robustness was evaluated against quantum hardware noise using IBM quantum systems. Our results showed that HQNNs improve predictive accuracy for key solvent properties, including basicity, viscosity, boiling point, melting point, and vapor pressure. The fine-tuned and frozen pre-trained HQNN models with 9 qubits consistently achieved the highest rankings, highlighting the benefits of integrating quantum layers with pre-trained classical models. Furthermore, simulations under hardware noise confirmed the robustness of HQNNs, maintaining predictive performance. Overall, these findings emphasize the potential of hybrid quantum-classical architectures in molecular modeling. As quantum hardware and QML algorithms continue to advance, practical quantum benefits in QSPR modeling and materials discovery are expected to become increasingly attainable, driven by improvements in quantum circuit design, noise mitigation, and scalable architectures.
评论: 24页,4幅图
主题: 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2503.00388 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2503.00388v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.00388
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-025-00385-8
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来自: Hocheol Lim [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 3 月 1 日 07:26:45 UTC (829 KB)
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