量子 Car-Parrinello 分子动力学：近-term 量子计算机上一种高性价比的分子模拟方法
量子物理
2022-12-23 v1
摘要
在本文中，我们提出一种在近-term 量子计算机上进行有限温度分子动力学的降本方法，即量子 Car-Parrinello 分子动力学（QCPMD）。近-term 量子计算机最有前景的应用之一是量子化学。人们期望通过应用有前景的近-term 量子算法——变分量子本征求解器（VQE），也能在近-term 量子计算机上高效执行分子动力学模拟。然而，该方法可能需要相当大的计算成本才能达到足够精度，否则统计噪声会显著影响结果。为解决这些问题，我们受 Car-Parrinello 方法启发，发明了一种高效的分子时间演化方法。在我们的方法中，表征量子态的参数基于运动方程演化而非被优化。此外，通过考虑 Langevin 动力学，我们可以利用内在的统计噪声。作为 QCPMD 的一个应用，我们提出了一种高效的分子振动频率分析方法，其中可使用由 QCPMD 计算的分子动力学结果。数值实验表明，我们的方法能精确模拟平衡态下的 Langevin 动力学，并可成功预测给定分子的本征频率。此外，在数值模拟中，与采用 VQE 的分子动力学相比，我们的方法实现了显著的成本降低。我们的方法在不使用广泛采用的 VQE 方法的情况下实现了高效计算。从这个意义上说，我们开辟了近-term 量子计算机上分子动力学的新可能。我们期望我们的结果能启发进一步发明高效的近-term 量子算法用于分子模拟。
引用
@article{arxiv.2212.11921,
title = {Quantum Car-Parrinello Molecular Dynamics: A Cost-Efficient Molecular Simulation Method on Near-Term Quantum Computers},
author = {Kohdai Kuroiwa and Takahiro Ohkuma and Hirokazu Sato and Ryosuke Imai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11921},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 3 figures