基于混合单光子量子方法的聚合物分类探索
量子物理
2025-12-23 v1 机器学习
摘要
聚合物具有复杂的结构和多样化的性质，使其位于当代化学和材料科学研究的中心。尽管多尺度计算技术甚至仍难以捕捉这种复杂性，量子计算提供了一个从结构-性质关系中提取信息的有前景的替代框架。噪声中间规模量子（NISQ）设备常用于探索算法实现，包括针对分类任务的量子神经网络，尽管存在对其实际影响持续争议。我们提出一种混合经典-量子形式方法，将用于聚合物特征化的经典深度神经网络与源自光子量子计算的单光子量子分类器相耦合。该管道成功地按其光学间隙对聚合物种类进行分类，性能位于基于CPU的噪声仿真与量子处理器上的概念证运行之间。这些发现表明，所提出的计算工作流程有效，表明在NISQ设备的约束条件下，化学相关的分类任务已经可以实现。
引用
@article{arxiv.2512.18125,
title = {Exploring polymer classification with a hybrid single-photon quantum approach},
author = {Alexandrina Stoyanova and Bogdan Penkovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.18125},
year = {2025}
}