基于量子退火的化学空间虚拟筛选
量子物理
2023-07-13 v1
摘要
为搜索满足目标特征值（例如发射波长）的新化学材料，由于化学空间天文数字般庞大（有机分子产生>10^60个候选），需要大量实验/计算的试错。提取特征重要性是一种缩减化学空间的方法，将搜索空间限定于这些特征可缩短开发时间。量子计算机比经典计算机更快地生成采样数据，该性质被用于提取特征重要性。本文中，使用量子退火器作为采样器来生成用于提取材料性质特征重要性的数据。通过利用特征重要性筛选化学空间，发现化学空间可缩减至不到1%。该结果表明材料研究的加速是可实现的。
引用
@article{arxiv.2307.05964,
title = {Virtual Screening of Chemical Space based on Quantum Annealing},
author = {Takuro Tanaka and Masami Sako and Mahito Chiba and Chul Lee and Hyukgeun Cha and Masayuki Ohzeki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05964},
year = {2023}
}