分子的电子激发态对于许多物理和化学过程都是核心,但是它们通常比接地状态更难计算。在本文中,我们利用量子计算机的优势开发一种算法,用于高度准确地计算激发态。我们将合同的schr¨odinger方程(CSE)求解 - schr odinger方程的收缩(投影)到两个电子的空间上 - 溶液对应于schr odinger方程的地面和激发态。最近用于求解CSE的量子算法(称为合同的量子本素层(CQE))集中在基态上,但我们基于旨在快速优化地面或激发态的方差开发了CQE。我们应用算法来计算H 2,H 4和BH的地面和激发态。
弯曲振动自由度的研究得益于其二维特性和两个明确的物理极限——线性和弯曲配置——以及中间配置——准线性物种,其特点是大振幅运动,使其具有丰富的光谱特征[1]。正或非单调的非谐性,后者与非刚性分子的 Birge-Sponer 图中 Dixon 凹陷的出现有关[2],以及由于跨越线性壁垒附近的状态波函数中线性和弯曲特征的混合而导致的异常旋转光谱[3,4],是准线性物种光谱中最显著的光谱特征。光谱方法的重大进步和发展使得人们能够通过实验获得多种分子物种的高弯曲泛音。通过这种方式,我们有可能获得实验光谱信息,从而研究能量接近线性势垒的系统 [5,6]。水 [7] 和 NCNCS [8–10] 的研究结果具有特别重要的意义。近年来,量子单值化概念最初由 Cushman 和 Duistermaat [11] 提出,后由 Child [12] 重新研究,对系统中的状态分配有很大帮助。由于状态与线性势垒的接近性,波函数的复杂性妨碍了正确的状态标记 [5–8,13]。这是从经典力学中借用的概念,它依赖于拓扑奇点,当系统能量大到足以探测局部鞍点或最大值时,就会发生拓扑奇点,从而阻止定义全局作用角变量 [14]。非刚性分子弯曲振动的理论建模需要特殊的工具,因为大振幅振动自由度会强烈耦合振动和转动自由度。Hougen-Bunker-Johns 弯曲哈密顿量 [15] 是该领域的一项开创性工作。这项工作后来扩展到半刚性弯曲哈密顿量 [16] 和一般半刚性弯曲哈密顿量 [17]。基于上述发展而产生的 MORBID 模型 [18] 目前是分析非刚性分子光谱的标准方法,其中需要同时考虑转动和振动自由度,以便建模实验项值并分配量子标签。代数方法,尤其是振动子模型,是分子光谱建模的传统积分微分方法的替代方法。该模型基于对称性考虑,并严重依赖于李代数的性质[ 19 ]。振子模型 (VM) 属于一类模型,该类模型将 U(n+1) 代数指定为 n 维问题的动力学或谱生成代数 [20]。类似的模型已成功应用于强子结构 [21,22] 和原子核 [23–25] 的建模。在 Iachello 引入的原始振子模型形式中,双原子分子种类的回旋振动激发被视为集体玻色子激发 [26],由于相关自由度的矢量性质,动力学代数为 U(3+1)=U(4) [25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化振子模型形式以有效处理多原子系统的需要,自然而然地导致了二维极限振子模型(2DVM)的制定[28,29]。2DVM 定义的形式能够模拟弯曲自由度的线性和弯曲极限情况,以及表征中间情况的大振幅模式[30-33]。本研究中使用的代数哈密顿量的四体算符的扩展已于最近发表[34]。2DVM 还用于耦合弯曲器[28,35-37]、拉伸弯曲相互作用[38-41]和异构化反应中的过渡态[42]的建模。
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具体而言,结合 DFT 计算,环辛四烯的光电子和光分离光谱发现了平面异构体和船形异构体之间相互转化的证据。9 此外,在单分子和双分子环加成的合成研究中,已经观察到同一组反应物同时产生多种产物异构体。10,11 为了解释这两种情况下的产物异构体分布,引入了由动力学而不是热力学驱动的分叉过渡态。采用密度泛函理论和分子动力学计算相结合的方法,对上述反应性进行了更定量的解释。12 由实验得出的能量提供的完全活性空间自洽场 (CASSCF) 计算已将驻点定位在势能
摘要:近期量子设备有望彻底改变量子化学,但是使用当前嘈杂的中间尺度量子(NISQ)设备的模拟由于其对错误的敏感性很高,因此不实用。这激发了NISQ算法的设计,利用经典和量子资源。虽然有几个发展显示了地面模拟的有希望的结果,但将算法扩展到激发态仍然具有挑战性。本文介绍了受戴维森算法启发的两种具有成本效益的激发算法。我们将Davidson方法实施到量子自符合方程式统一耦合群集(Q-SC-EOM- UCC)兴奋状态方法适用于量子硬件。讨论,实施和测试了产生所需激发态的电路策略。通过模拟H 2,H 4,LIH和H 2 O分子的模拟,我们证明了所提出的算法(Q-SC-SC-EOM-UCC/Davidson及其变异变体)的性能和准确性。与古典戴维森方案类似,Q-SC-EOM-UCC/Davidson算法能够瞄准所需特征的少数激发态。
利用量子计算机研究量子化学是当今的一个重要的研究领域。除了广泛研究的基态问题外,激发态的确定在化学反应和其他物理过程的预测和建模中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于非变分全电路的量子算法来获得量子化学哈密顿量的激发态谱。与以前的经典-量子混合变分算法相比,我们的方法消除了经典的优化过程,减少了不同系统之间相互作用带来的资源成本,实现了更快的收敛速度和更强的抗噪性,没有贫瘠的平台。确定下一个能级的参数更新自然取决于前一个能级的能量测量输出,并且只需修改辅助系统的状态准备过程即可实现,几乎不会引入额外的资源开销。本文给出了氢、LiH、H2O 和 NH3 分子算法的数值模拟。此外,我们还提供了一个示例
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。
如今,人工智能(AL)芯片在我们的日常生活中广泛使用,例如面部识别,文本识别和自然语言处理。尤其是,低功率芯片迫切需要边缘计算。当前的商业芯片几乎完全是基于传统的von Neumann架构的深度学习算法的加速器。然而,由于处理单元和记忆的物理分离,这种巨大功耗,高潜伏期和低区域效率的严重挑战。近年来,受生物大脑启发的神经形态计算范例可以通过硬件电子设备(例如,CMOS电路或新兴的Nanodevices)实施,并吸引了全球研究人员的很多关注,归因于它们的潜在优势,高能量效率,质量高度,质量高,并构成众多的记忆,以及高度的计算。然而,神经形态系统在大规模生产之前仍面临一些技术挑战。此问题旨在加深我们对制造过程,设备物理,建筑,算法和大规模神经形态系统的基本理解。
通过时间分辨的吸收和荧光光谱研究,研究了荧光日二烯(FDAE)衍生物的荧光二乙烯(FDAE)衍生物的激发态动力学的抽象近红外两光子吸收和激发态动力学。用量子化学计算进行预筛选预测,封闭环异构体中用甲基噻酯基(MT-FDAE)的衍生物具有两光子的吸收横截面 - 大于1000 GM,这是通过Z-SCAN的测量和激发功率依赖于瞬时吸收的实验证实的。比较在一光子和同时的两光子激发条件下瞬时吸收光谱的比较表明,在CA的时间表上,在三个途径上停用了较高激发态的MT-FDAE的闭合环异构体。200 fs:(i)比单光过程,(ii)内部转换到s 1状态的环反应反应的效率更高,(iii)放松到与s 1状态不同的较低状态(s 1'状态)。时间分辨的荧光测量结果表明,该S 1'状态被放松到S 1状态,具有较大的排放概率。在本工作中获得的这些发现有助于以两光子的方式扩展FDAE到生物学窗口的开关切换能力,并应用于超分辨率荧光成像。
数字量子计算机是模拟多体量子系统的替代框架。23 - 26假设有足够数量的高质量量子位,它们允许以多项式成本仅引入可控近似值的时间依赖性的schrö-dinger方程,27,28,因此能够访问大量的激发属性。硬件制造业的最新进展已经生产了量子计算机,这些计算机可以以有限的规模进行计算。尽管量子硬件的发展迅速,但现代量子组合平台还是不成熟的。因此,近期设备上激发态的模拟通常仅限于启发式量子子空间算法,29 - 35,通过将Schrödinger方程投影到适当结构的子空间中,从而在这些设备预算中产生了激发态波形和属性。因此,目前是一种真正的可能性,并且至关重要,以评估近期量子设备在概念和实际兴趣问题上的潜在有用性,例如分子激发态的计算。在这里,我们报告了一种启发式方法的发展,该方法利用了许多电子波函数中的结构化纠缠来计算地面和激发态分子特性,并在超导量子处理器上进行了实验演示。更具体地说,我们将一种称为纠缠锻造的量子降低技术(EF)概括为36最初提出了用于基层能量的变异模拟的,以计算通用多种体内可观察物的计算。在常规量子模拟中,量子量子代表一个旋转轨道,在量子量表内代表空间轨道,将所需量子的数量减少了一半。提高了该技术的准确性,并为近似激发态的能量和属性,我们将EF与量子空间扩展(QSE)相结合,这是启发式量子量子空间算法29,35,37的一个示例,该算法是最简单的形式,该算法是最简单的形式,将Schrödinger方程的单次划分和双重发挥作用。所提出的方法扩展了EF的适用性,允许计算一组观测值集,以及QSE的计算,从而促进了由于EF运行的量子降低而在当代量子硬件上的演示。