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在囚禁离子量子硬件上进行分子电偶极矩的相对论 VQE 计算

Relativistic VQE calculations of molecular electric dipole moments on trapped ion quantum hardware

Palak Chawla, Shweta, K. R. Swain, Tushti Patel, Renu Bala, Disha Shetty, Kenji Sugisaki, Sudhindu Bikash Mandal, Jordi Riu, Jan Nogue, V. S. Prasannaa, B. P. Das

备注：
V3, with some minor changes
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AI总结：

本文提出在囚禁离子量子硬件上进行相对论 VQE 计算分子永久电偶极矩的方法，通过强化学习、ZX-Calculus 电路优化及误差缓解技术，将 12 量子比特电路双量子比特门数减少 99.71%，在 IonQ Forte-I 上实现与经典计算相比仅 -1.17% 的 PDM 误差。

摘要：

量子-经典混合变分量子本征求解器（VQE）算法是量子计算机上原子和分子计算中研究最活跃的主题之一，但很少有研究涉及能量以外的性质或考虑相对论效应。本工作展示了高精度 18 量子比特相对论 VQE 模拟，用于在传统计算机上计算 BeH 到 RaH 分子的永久电偶极矩（PDM），以及在 IonQ 量子设备上进行 SrH 的 6 和 12 量子比特 PDM 计算。为了在当前含噪声中等规模时代的量子硬件上实现高精度，我们应用了各种资源缩减方法，包括强化学习和保持因果流的 ZX-Calculus 例程，以及误差缓解和后选择技术。我们的方法将 12 量子比特电路中的双量子比特门数量减少了 99.71%，在适当选择的活性空间内进行经典评估时，PDM 精度仅损失 2.35%。在当前一代 IonQ Forte-I 硬件上，PDM 的误差相对于经典计算为 -1.17%，与未优化电路相比仅为 1.21%。

英文摘要：

The quantum-classical hybrid variational quantum eigensolver (VQE) algorithm is among the most actively studied topics in atomic and molecular calculations on quantum computers, yet few studies address properties other than energies or account for relativistic effects. This work presents high-precision 18-qubit relativistic VQE simulations for calculating the permanent electric dipole moments (PDMs) of BeH to RaH molecules on traditional computers, and 6- and 12-qubit PDM computations for SrH on IonQ quantum devices. To achieve high precision on current noisy intermediate scale era quantum hardware, we apply various resource reduction methods, including Reinforcement Learning and causal flow preserving ZX-Calculus routines, along with error mitigation and post-selection techniques. Our approach reduces the two-qubit gate count in our 12-qubit circuit by 99.71%, with only a 2.35% trade-off in precision for PDM when evaluated classically within a suitably chosen active space. On the current generation IonQ Forte-I hardware, the error in PDM is -1.17% relative to classical calculations and only 1.21% compared to the unoptimized circuit.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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