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![arXiv:2112.15314v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b88f2b92de7aa1a8642e240dd2c7c4d8f7c72873.webp)
arXiv:2112.15314v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 31 日
量子计算有望利用量子态的集体特性（包括叠加、干涉和纠缠）进行计算，在解决各种应用中计算成本巨大的问题方面发挥重要作用。量子力学 (QM) 方法是各种应用的候选方法，可以在基于结构的方法中提供准确的绝对能量计算。QM 方法是描述反应途径及其势能面 (PES) 的有力工具。在本研究中，我们应用量子计算来描述氯甲烷和氯离子之间的双分子亲核取代 (SN 2) 反应的 PES。我们使用量子算法进行了无噪声和噪声模拟，并比较了模拟的准确性和噪声影响。在无噪声模拟中，UCCSD 和 k-UpCCGSD 的结果与具有相同活动空间的全构型相互作用 (FCI) 的结果相似，这表明量子算法可以描述 SN 2 反应的 PES。在噪声模拟中，UCCSD 比 k-UpCCGSD 更容易受到量子噪声的影响。因此，k-UpCCGSD可以作为UCCSD的替代方案，以减少嘈杂的中尺度量子时代的量子噪声效应，并且k-UpCCGSD足以描述本工作中SN 2 反应的PES。结果显示了量子计算对SN 2 反应途径的适用性，并为基于结构的量子计算分子模拟提供了有价值的信息。
量子耦合群集单打和双倍的量子量子本质量ANSATZ用于电子结构计算
用于电子结构计算的变异量子本质量（VQE）被认为是近期量子计算的主要潜在应用。在所有拟议的VQE算法中，统一的耦合群集单打和双打激发（UCCSD）VQE ANSATZ达到了很高的准确性，并获得了很多研究兴趣。但是，使用Jordan-Wigner Transformation时，基于费米子激发的UCCSD VQE需要额外的术语。在这里，我们基于保留粒子的交换门引入了一个新的VQE ANSATZ，以实现量子激励。所提出的VQE ANSATZ的栅极复杂性向上延伸至O（n 4），其中n是哈密顿量的量子数。使用拟议的VQE ANSATZ使用简单分子系统（例如BEH 2，H 2 O，N 2，H 4和H 6）的数值结果，在约10-3 Hartree的误差中非常准确地结果。
用于电子结构计算的量子比特耦合簇单和双变分量子特征求解器假设
摘要 用于电子结构计算的变分量子特征值求解器 (VQE) 被认为是近期量子计算的主要潜在应用之一。在所有提出的 VQE 算法中，酉耦合团簇单双激发 (UCCSD) VQE 拟定实现了高精度并引起了很多研究兴趣。然而，基于费米子激发的 UCCSD VQE 在使用 Jordan-Wigner 变换时需要额外的宇称项。这里我们引入了一种新的基于粒子保留交换门的 VQE 拟定器来实现量子比特激发。对于全到全连接，所提出的 VQE 拟定器的门复杂度上界为 O(n4)，其中 n 是哈密顿量的量子比特数。使用所提出的 VQE 假设对简单分子系统（如 BeH 2、H 2 O、N 2、H 4 和 H 6）进行数值计算，可以得到非常准确的结果，误差约为 10 − 3 Hartree。
量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
量子计算机上激发态计算的量子轨道最小化方法
摘要：我们提出了一种量子-经典混合变分算法，即量子轨道最小化方法（qOMM），用于获得厄米算子的基态和低激发态。给定表示本征态的参数化拟设电路，qOMM 实现量子电路来表示轨道最小化方法中的目标函数，并采用经典优化器根据拟设电路中的参数最小化目标函数。目标函数具有隐式嵌入的正交性约束，这使得 qOMM 可以对每个输入参考态应用不同的拟设电路。我们进行了数值模拟，试图使用 UCCSD 拟设电路在 STO-3G 基中寻找 H 2 、LiH 和由四个氢原子排列成方格的玩具模型的激发态。将数值结果与现有的激发态方法进行比较，qOMM 不太容易陷入局部最小值，并且可以通过更浅的假设电路实现收敛。