化学体系的端到端量子模拟
量子物理
2024-09-10 v1
摘要
我们通过一个关于产生手性分子的催化反应的案例研究，展示了高性能计算（HPC）、可靠量子计算和人工智能（AI）的首次端到端集成。我们提出了一种混合计算工作流，以确定强关联的反应构型，并针对其中一个构型估算其活性位点的基态能量。我们结合了：1）使用AutoRXN和AutoCAS等HPC工具，在广阔的化学空间中系统识别强关联化学；2）在量子计算阶段使用逻辑量子比特来制备强关联活性位点的量子基态，展示了逻辑量子比特相较于物理量子比特的优势；3）使用所谓的经典阴影对逻辑量子比特进行优化的量子测量，以精确预测基态的各种性质，包括能量。本次演示中HPC、可靠量子计算和AI的结合，作为一个原理证明，展示了未来的混合化学应用将如何需要大规模量子计算机与经典计算的集成，以提供可衡量的量子优势。
引用
@article{arxiv.2409.05835,
title = {End-to-End Quantum Simulation of a Chemical System},
author = {Wim van Dam and Hongbin Liu and Guang Hao Low and Adam Paetznick and Andres Paz and Marcus Silva and Aarthi Sundaram and Krysta Svore and Matthias Troyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.05835},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 9 figures