Un algorithme d’ingénierie pour la précision chimique avec des circuits quantiques peu profonds

Un article technique intitulé « Vers une précision chimique avec des circuits quantiques peu profonds : une approche d’ingénierie hamiltonienne basée sur Clifford » a été publié par des chercheurs du California Institute of Technology (Caltech), du Microsoft Research AI4Science Lab et du Tencent Quantum Lab.

Abstrait:

« Atteindre une précision chimique avec des circuits quantiques peu profonds constitue un défi important en chimie computationnelle quantique, en particulier pour les dispositifs quantiques à court terme. Dans ce travail, nous présentons un algorithme d’ingénierie hamiltonien basé sur Clifford, à savoir CHEM, qui aborde le compromis entre la profondeur et la précision du circuit. Basée sur un solveur propre quantique variationnel et un ansatz efficace sur le plan matériel, notre méthode conçoit une transformation hamiltonienne basée sur Clifford qui (1) garantit qu’un ensemble de paramètres de circuit initiaux correspondant à l’énergie de Hartree-Fock peut être généré, (2) maximise efficacement le gradient d’énergie initial. en ce qui concerne les paramètres du circuit, (3) impose une surcharge négligeable pour le traitement classique et ne nécessite pas de ressources quantiques supplémentaires, et (4) est compatible avec n’importe quelle topologie de circuit. Nous démontrons l’efficacité de notre approche en utilisant un émulateur matériel quantique, atteignant une précision chimique pour des systèmes aussi grands que 12 qubits avec moins de 30 portes de deux qubits. Notre approche d’ingénierie hamiltonienne basée sur Clifford offre une voie prometteuse pour la chimie computationnelle quantique pratique sur les dispositifs quantiques à court terme.

Trouvez le document technique ici. Révisé en décembre 2023 (préimpression).

Sun, Jiace, Lixue Cheng et Weitang Li. “Vers une précision chimique avec des circuits quantiques peu profonds : une approche d’ingénierie hamiltonienne basée sur Clifford.” Préimpression arXiv arXiv :2306.12053 (2023).

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