Quantum Advantage in Computational Chemistry?
本文通过扩展比较框架评估量子计算何时能在计算化学中取得优势，发现经典方法在未来数十年内多数情况下仍占优，但量子相位估计有望在十年内超越中小型分子的高精度方法，并在条件有利时于十五到二十年内超越部分较低精度方法。
2025-08-28 quant-ph
Quantum Solvers for Nonlinear Matrix Equations in Quantum Chemistry
Harvard University（哈佛大学）；Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）；Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室）；Google Quantum AI（谷歌量子人工智能）
本文提出一种量子算法求解代数Riccati方程，用于量子化学中的随机相近似理论及其高阶理论，通过Riesz投影获得稳定Riccati解，并在局部轨道稀疏性假设下实现线性系统规模和多项式激发阶的复杂度。
2026-05-15 physics.chem-ph quant-ph
How will quantum computers provide an industrially relevant computational advantage in quantum chemistry?
许多报告声称，量子优势将预示着化学研究的新时代，因为它将使科学家能够进行以前不可能的量子化学模拟。在量子计算机上进行这种模拟，有望大大提高准确性和速度，预计将对我们探测现实、预测化学实验结果，甚至驱动药物、催化剂和材料设计的方式产生巨大影响。在这项工作中，我们回顾了量子硬件和算法理论的现状，并研究了这种关于量子优势的流行说法是否真的会带来变革。我们讨论了量子化学研究的微妙复杂性，这些复杂性在涉及量子计算机的讨论中往往被忽视。我们估计了在量子计算机上对几种类型的分子进行化学精确计算所需的量子计算机资源。特别是，我们直接比较的资源和时间与经典和量子计算机的分子H $_2$为增加基集大小，和Cr $_2$为各种完整的活动空间（CAS）的范围内的CASCI和CASSCF方法。铬二聚体获得的结果使我们能够估计的有效空间的大小，在量子计算机上的非动态相关的计算应采取更少的时间比类似的计算在经典计算机上。利用这一结果，我们推测了量子计算机的使用在短期内既有益又与工业应用相关的化学应用类型。
2020-09-25 physics.chem-ph quant-ph
When to Reject a Ground State Preparation Algorithm
近年来，在化学和材料领域，基态能量估计的量子算法得到了广泛的研究。考虑到正在开发的许多启发式和非启发式方法，评估这些方法最终将在实践中使用的组合具有挑战性。评估实用性的一个重要指标是运行时间。对于大多数GSEE算法，运行时间取决于基态准备（GSP）方法。为了评估GSEE和GSP方法的各种组合的效用，我们询问了在哪些条件下GSP方法应该被接受而不是参考方法，例如Hartree-Fock状态。我们介绍了一个标准，接受或拒绝的普惠制方法的GSEE的目的。我们考虑不同的GSP方法，从化学到具有可证明的性能保证的算法，并进行数值模拟，以基准测试它们在不同化学系统上的性能，从氢原子等小分子到像果冻这样的较大系统。在未来，这种方法可能会被用来放弃某些VQE ansatzes和其他approxitics。然而，到目前为止，我们的研究结果并没有提供证据反对使用VQE和更昂贵的启发式方法，如低深度助推器。这为进一步探索量子化学中实现量子优势的条件奠定了基础。
2022-12-22 quant-ph
Real-Space Chemistry on Quantum Computers: A Fault-Tolerant Algorithm with Adaptive Grids and Transcorrelated Extension
Sorbonne Université（索邦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Qubit Pharmaceuticals（Qubit制药公司）；École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
该研究提出一种量子计算机上的实空间化学容错算法，采用非均匀自适应网格和转相关扩展，消除库仑奇异性，并通过QPE和QEVE求解器验证，为精确基态化学提供新路径。
2026-10-07 physics.chem-ph quant-ph
Parallel iQCC Enables 200 Qubit Scale Quantum Chemistry on Accelerated Computing Platforms Surpassing Classical Benchmarks in Ruthenium Catalysts
OTI Lumionics Inc.（OTI Lumionics公司）
并行iQCC方法在200量子位规模上实现量子化学计算，超越经典基准，推动NISQ路线图的进展。
2026-03-09 physics.chem-ph quant-ph
Assessing Quantum and Classical Approaches to Combinatorial Optimization: Testing Quadratic Speed-ups for Heuristic Algorithms
该研究通过数值分析质疑量子计算机在组合优化中的二次加速优势，发现简单经典方法即可匹敌量子方法，强调需更谨慎的基准测试。
2024-12-17 quant-ph
Exploring the Advantages of Quantum Generative Adversarial Networks in Generative Chemistry
本文探索混合量子-经典生成对抗网络在小分子发现中的优势，用变分量子电路替代GAN组件，以更少参数生成有效分子，并在理化性质和基准性能上超越经典模型。
2023-02-06 quant-ph
Quantum Chemistry Calculations using Energy Derivatives on Quantum Computers
量子化学计算，如分子性质的预测和化学反应的建模，是近期量子计算机可以展示量子优势的几个关键领域。基于变分量子本征求解器（VQE），提出了一种计算基态和激发态能量对化学体系参数的能量导数的方法.设计了一种混合变分范式下的量子线路的低深度实现，并分析了其计算代价。通过将该方法应用于能量衍生物的量子化学关键应用中，如H $_2$分子的最小能量构型搜索和分子响应性质估计，以及H $_2$ + H $\leftrightarrow$ H + H $_2$反应的过渡态的寻找，展示了该方法的有效性.所得到的结果示出与它们各自的全组态相互作用（FCI）值是完全一致的。
2021-06-10 physics.chem-ph quant-ph
Quantum linear solvers for quantum chemistry: prospects of exponential quantum advantage
Centre for Quantum Engineering, Research and Education, TCG CREST（TCG CREST 量子工程、研究与教育中心）；Department of Physics, IIT Tirupati（蒂鲁帕提印度理工学院物理系）；Deloitte Tohmatsu LLC（德勤审计法人有限公司）；Indian Association for the Cultivation of Science（印度科学培育协会）；Donostia international physics centre（圣塞巴斯蒂安国际物理中心）；Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR)（科学与创新研究学院）
研究量子化学中量子线性求解器的指数级量子优势，通过扩展QLS - SRLCC框架为多参考形式，用三种方法分析条件数缩放，结果表明κ呈多对数缩放，支持指数优势前景，数值计算基态能量误差小。
2026-11-03 physics.atom-ph physics.chem-ph quant-ph
Hybrid Quantum Algorithms for Computational Chemistry: Application to the Pyridine-Li ion Complex
Yonsei University（延世大学）；IBM Quantum, Tokyo, Japan（IBM量子，日本东京）；Institute of Quantum Information Technology, Yonsei University（延世大学量子信息技术研究所）
本文提出混合量子算法用于计算化学，通过VQE、SQD和HI-VQE方法研究吡啶-锂离子复合物，克服传统方法的可扩展性限制，实现更精确的分子能量计算。
2026-01-15 physics.chem-ph quant-ph
Hardness of classically sampling quantum chemistry circuits
本研究针对化学物理相关任务，证明在多项式层次结构不崩溃假设下，实现酉簇贾斯特罗（UCJ）变分形式的量子电路采样在经典上困难，其可执行经典难模拟的IQP计算，为相关量子算法的量子优势提供依据。
2025-04-17 quant-ph
Unleashed from Constrained Optimization: Quantum Computing for Quantum Chemistry Employing Generator Coordinate Inspired Method
本文提出一种基于生成坐标方法的自适应量子-经典策略，利用UCC激发生成器构建多体基组，绕过贫瘠高原问题，实现强关联量子化学体系的高效模拟。
2025-03-25 quant-ph
Software-Hardware Co-Optimization for Computational Chemistry on Superconducting Quantum Processors
计算化学是近期证明量子计算优势的主要应用。然而，由于程序的计算资源需求与当今技术中可用的计算资源需求之间的不匹配，量子计算机上化学系统的大规模模拟目前受到阻碍。在本文中，我们认为，显着的新的优化，可以发现通过共同设计的应用程序，编译器和硬件。我们表明，多个优化目标可以通过泡利字符串，这是计算化学程序的基本构建块的关键抽象层进行协调。特别是，我们利用泡利字符串，以确定关键的程序组件，可以用来压缩程序的大小，以最小的损失的准确性。我们还利用泡利弦模拟电路的结构来定制一个新的硬件架构和编译器，导致显着的执行开销减少高达99%。虽然利用高层次的领域知识揭示了显着的优化机会，我们的硬件/软件框架是不依赖于一个特定的程序实例，可以容纳整个家庭的计算化学问题与这种结构。我们相信这项研究的协同设计经验可以扩展到其他领域和硬件技术，以加速量子优势的出现。
2021-05-15 cs.ET quant-ph
Qubitization of Arbitrary Basis Quantum Chemistry Leveraging Sparsity and Low Rank Factorization
最近的工作已经通过使用基于幺正的方法的线性组合来利用平面波基础库仑算子中的结构，从而大大降低了量子模拟化学所需的门复杂性。在这里，我们表明，可以实现类似的缩放，即使是任意的基集（可以是数百倍更紧凑的平面波），通过使用qubitized量子行走的方式，利用库仑算子的结构，无论是通过直接利用稀疏，或通过一个低秩张量因式分解。我们为我们的算法的几个变体提供了电路（它们都比以前的方法的缩放有所改进），包括一个具有$\widetilde{\cal O}(N^{3/2} λ)$ T复杂性的算法，其中$N$是轨道数，$λ$是化学哈密顿量的1-范数。我们部署我们的算法来模拟FeMoco分子（与固氮有关），并获得电路，所需的表面码时空体积比该系统的先前量子算法少约700倍，尽管我们使用更大，更准确的活动空间。
2019-11-27 physics.chem-ph quant-ph
On the Ordering of Sites in the Density Matrix Renormalization Group using Quantum Mutual Information
密度矩阵重整化群（DMRG）的怀特1992年仍然是一个不可分割的组成部分，许多国家的最先进的方法，有效地模拟强相关的量子系统。在量子化学中，QC-DMRG成为一个强有力的工具，用于非相对论性薛定谔方程的从头计算。QC-DMRG中的一个重要问题是所谓的排序问题-对应于产生最准确结果的电子轨道的DMRG位点的最佳排序。为此，常用的启发式方法是通过量子互信息测量的强相关轨道的分组。在这项工作中，我们展示了如何这样的量子力学可以直接关系到矩阵乘积态的纠缠熵最小化，因此，截断误差的固定键尺寸近似。建立这种联系的关键是熵的强次可加性。这为轨道排序方法提供了严格的理论依据，并提出了替代的排序标准。
2021-03-13 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
Heuristic Quantum Advantage with Peaked Circuits
本研究设计HQAP峰值电路，在H2量子处理器上验证量子优势，证明相关判定问题为QCMA完全，提出量子安全加密应用，为可验证量子优势与硬件基准提供支撑。
2025-10-29 quant-ph
Quantum algorithm for calculating molecular vibronic spectra
我们提出了一个计算分子振动光谱的量子算法，这是一个有用但经典的化学难题。我们展示了几个优于以前的量子方法的优点：振动非谐性自然包括在内;测量后，一些状态信息被保留以供进一步分析;并且有潜在的与误差相关的好处。考虑四个三原子分子，数值研究了简谐近似中的截断误差。此外，为了突出的事实，我们的量子算法的主要优势是在模拟非谐光谱，我们认为非谐振动光谱的二氧化硫。在未来，我们的方法可以帮助设计具有特定光捕获和能量传递特性的材料，并且一般策略适用于化学和凝聚态物理中的其他光谱计算。
2019-08-01 physics.chem-ph quant-ph
Classical Verification of Quantum Advantage via Clifford Obfuscation
Visa Research, Visa Inc.（Visa研究部，Visa公司）
本文提出基于Clifford电路混淆的启发式方法，构建难经典模拟且输出分布可经典验证的量子电路，为实现可经典验证的量子优势提供新途径。
2026-08-18 quant-ph
Clifford augmented density matrix renormalization group for \textit{ab initio} quantum chemistry
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；National University of Defense Technology（国防科技大学）
针对从头算量子化学问题，提出Clifford增强密度矩阵重整化群（CA-DMRG）的高效方案，通过集成Clifford电路与矩阵乘积态，在相同键维度下精度高于标准DMRG，为强静态关联体系求解提供新路径。
2025-11-13 quant-ph
Probabilistic imaginary-time evolution by using forward and backward real-time evolution with a single ancilla: first-quantized eigensolver of quantum chemistry for ground states
量子计算机上的虚时演化（ITE）是获得量子系统基态的一种很有前途的方法。概率ITE（PITE）算法是其中的一种，它利用测量值来实现非酉运算。我们提出了一种新的PITE方法，它只需要一个辅助量子比特。在实际的近似下，电路是由前向和后向实时演化（RTE）门作为黑盒构建的，由原始的多量子比特哈密顿量生成。因此，目前和将来提出的所有有效的RTE幺正量子算法都可以完全移植到ITE上。我们的方法也可以用来获得有限温度下的吉布斯态和配分函数。我们应用的方法，几个系统作为说明性的例子，看看它的有效性。我们还讨论了我们的方法，量子化学的应用，通过专注于计算成本的缩放，导致一个新的框架表示的第一量子本征解。
2022-08-12 cond-mat.str-el quant-ph
Simulation of Thermal Relaxation in Spin Chemistry Systems on a Quantum Computer Using Inherent Qubit Decoherence
当前和近期的量子计算机（即NISQ设备）在其计算能力方面受到限制，部分原因是量子位退相干。在这里，我们试图利用量子位退相干作为模拟真实世界量子系统行为的资源，这些系统总是受到退相干的影响，而没有额外的计算开销。作为实现这一目标的第一步，我们在量子计算机上模拟自由基离子对（RP）中量子拍频的热弛豫，作为该方法的概念证明。我们提出了三种实现热弛豫的方法，一种是明确地应用弛豫Kraus算子，一种是在经典的后处理步骤中将两个独立电路的结果结合起来，另一种是依赖于利用量子比特本身固有的退相干。我们使用我们的方法来模拟两个真实世界的系统，并找到我们的结果，实验数据和理论预测之间的良好协议。
2020-11-06 physics.chem-ph quant-ph
Differentiable matrix product states for simulating variational quantum computational chemistry
本文提出一种基于矩阵乘积态的可微分经典模拟器，将VQE量子线路演化融入自动微分框架，实现与变分参数数量无关的高效梯度计算，可模拟多达40量子比特的分子体系，为近期量子算法提供测试与基准平台。
2023-11-30 quant-ph
Quantum Chemistry in the Age of Quantum Computing
在过去的一个世纪里，在经典计算机上模拟量子系统的实际挑战已经在量子物理和量子化学界得到了广泛的认可。尽管已经引入了许多近似方法，但量子力学的复杂性仍然难以平息。量子计算的出现为驾驭这一具有挑战性的复杂景观带来了新的途径。通过操纵物质的量子态并利用其独特的特性，如叠加和纠缠，量子计算机有望有效地为量子化学中的许多重要问题提供准确的结果，如分子的电子结构。在过去的二十年里，在开发用于量子计算的算法和物理硬件方面取得了重大进展，预示着量子系统模拟的革命。本文概述了与量子化学相关的算法和结果。目标读者既有希望了解更多关于量子计算的量子化学家，也有希望探索量子化学应用的量子计算研究人员。
2018-12-28 quant-ph
Benchmarking Quantum Heuristics: Non-Variational QWOA for Weighted Maxcut
本文针对加权Maxcut问题基准测试了非变分QWOA算法，发现其全局最优解测量概率恒定，随问题规模扩展优于经典启发式算法，展现出量子优势潜力。
2025-05-30 physics.comp-ph quant-ph
Bohmian pathways into chemistry: A brief overview
也许是因为基于量子力学的方法论在化学中一直很受欢迎，并且它们发挥了重要作用，Bohmian力学在这个社区中越来越被接受，特别是在基于量子力学的理论化学领域，例如，量子化学、化学物理或物理化学。从历史的角度来看，这种演变是非常有趣的，特别是当马德隆的前流体动力学配方，可追溯到20世纪60年代末和70年代的稀缺应用相比，目前有许多不同的应用。与经典方法一样，Bohmian轨迹基本上用于描述和分析化学系统的演化，设计和实现新的计算传播技术，或两者的组合。在第一种情况下，玻姆轨线的优势在于它们避免了调用典型的量子-经典对应来解释相应的现象或过程，而在第二种情况下，量子力学效应会自己出现，而不需要人为地包括量子化条件。而不是提供一个详尽的修订和分析所有这些申请（有关这一问题的优秀专著可在文献中找到，供感兴趣的读者查阅，这些文献可在此处提供的参考书目中查阅），本章的编写方式，是为了使读者对这一问题有一个大致的了解（或印象）如何Bohmian力学已经渗透到不同的传统水平或途径，以接近分子系统在化学：电子结构，分子动力学和统计力学。这是做一些说明性的例子-在某些情况下，在其他情况下的理论发展和数值模拟的援助。
2018-01-15 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph quant-ph
Integrated Software/Hardware Execution Models for High-Accuracy Methods in Chemistry
本研究针对量子化学高精度方法的计算资源优化问题，提出结合Micron CXL硬件与AQE云计算的混合DMRG-DUCC工作流方案，并验证了ExaChem套件在原型系统上的性能。
2025-09-15 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
Simulating chemistry using quantum computers
量子化学家们都知道模拟量子系统的困难，这促使了量子计算的想法。人们可以通过将量子系统映射到另一个更可控的系统，来避免在传统计算机上精确模拟越来越大的量子系统所带来的急剧缩放。在这篇综述中，我们讨论了量子计算的思想在多大程度上已经被应用于化学问题。我们描述的算法，实现电子结构问题的显着优势，化学动力学模拟，蛋白质折叠，和其他任务。虽然理论仍然领先于实验，我们概述了最近的进展，导致了小型量子信息处理器上的第一个化学计算。
2010-07-15 quant-ph
Accelerating Quantum Computations of Chemistry Through Regularized Compressed Double Factorization
本文提出RC-DF以经典方式压缩分子哈密顿量，显著减少NISQ测量与采样开销，并将大规模纠错量子算法运行时间近减半且降低能量误差。
2024-06-04 quant-ph
Overlap-ADAPT-VQE: Practical Quantum Chemistry on Quantum Computers via Overlap-Guided Compact Ansätze
本文提出 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化与中间目标波函数的重叠来构建超紧凑拟设，避免局部极小值问题，在强关联体系中显著降低电路深度，并为超越经典量子化学提供新路径。
2023-06-08 physics.chem-ph quant-ph
Quantum Information Driven Ansatz (QIDA): shallow-depth empirical quantum circuits from Quantum Chemistry
本文提出 QIDA，利用 MP2 自然轨道与量子互信息矩阵构建反映分子相关性的浅深度 VQE 拟设，并在多个分子上验证其优于标准梯形纠缠器拟设。
2023-09-26 quant-ph
Classical simulation of free-fermionic dynamics and quantum chemistry with magic input
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）；Center for Theoretical Physics of the Polish Academy of Sciences（波兰科学院理论物理中心）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；HUN-REN Wigner Research Centre for Physics（匈牙利研究与教育网络温格物理学研究中心）；Algorithmiq Ltd（Algorithmiq有限公司）
研究通过魔法输入构建的中间区域，证明自由费米子动力学中可高效近似量子模拟基本算子，为经典计算提供基准。
2026-05-12 quant-ph
From Hope to Heuristic: Realistic Runtime Estimates for Quantum Optimisation in NHEP
Technical University of Applied Sciences Regensburg（雷根斯堡应用科学技术大学）；Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；Complutense University of Madrid（马德里康普顿斯大学）；Jefferson Lab（杰斐逊国家加速器实验室）；Siemens AG, Technology（西门子股份公司技术部门）
本研究通过量子退火和QAOA算法，评估了NISQ计算机在核高能物理中粒子轨迹重建任务的运行时间与可扩展性，探讨了启发式方法提升量子优化效率的潜力。
2025-05-08 hep-ex quant-ph
Critical Limitations in Quantum-Selected Configuration Interaction Methods
本研究通过数值分析揭示QSCI方法在寻找新行列式时存在低效性，导致其在高精度或近似拟设采样下表现不佳且成本更高，从而阻碍了其在量子化学中的实际应用。
2025-06-19 physics.chem-ph quant-ph
Quantum algorithms for quantum chemistry and quantum materials science
当我们开始达到经典计算的极限时，量子计算已经成为一种吸引科学界想象力的技术。虽然多年来，执行量子算法的能力只是一种理论上的可能性，但硬件的最新进展意味着量子计算设备现在可以在有限的规模上进行量子计算。因此，评估量子计算机对实际问题的潜在影响现在是一种真正的可能性，并且在这个时候具有核心重要性。量子计算机最早和最引人注目的应用之一是费曼模拟具有多个自由度的量子系统的想法。这样的系统在化学、物理和材料科学中都可以找到。量子计算扩展经典计算的特定方式意味着人们不能期望量子计算机加速任意模拟，因此必须仔细识别可以实现量子优势的领域。在这篇综述中，我们简要地描述了在化学和材料科学，在电子结构，量子统计力学和量子动力学领域的中心问题，是潜在的兴趣在量子计算机上的解决方案。然后，我们详细介绍了基态，动力学和热态模拟量子算法的当前进展，并分析了它们的优缺点，以供未来发展。
2020-07-11 cond-mat.other physics.chem-ph quant-ph
Benchmarking Quantum Chemistry Computations with Variational, Imaginary Time Evolution, and Krylov Space Solver Algorithms
噪声中尺度量子（NISQ）计算的快速发展强调了测试和评估新设备和应用的必要性。量子化学是这些器件的关键应用领域，因此是当前和未来量子计算机性能的重要基准。在这一领域的以前的基准集中在变分方法计算各种分子的基态和激发态，包括基准测试套件集中在计算基态的性能为碱金属下的一系列的错误缓解方法。在这里，我们概述了最先进的方法，以达到化学准确性的混合量子经典电子结构计算碱金属氢化物分子的NISQ设备从IBM。我们演示了如何扩大范围的变分特征值求解器与新的对称性保持Ansätze。接下来，我们将概述如何使用量子虚时间演化和Lanczos作为变分技术的补充方法，突出每种方法的优点。最后，我们展示了一种新的误差缓解方法，它使用系统误差消除通过隐藏的逆门结构，提高了典型的变分算法的性能。这些结果表明，电子结构计算已经迅速发展，从几年前在量子计算机上开始，简单分子的常规化学准确性，并且随着NISQ设备的功率增长，它们指向更大分子的进一步快速进展。
2021-02-16 physics.chem-ph quant-ph
Quantum computing hardware in the cloud: Should a computational chemist care?
在过去的十年中，基于各种物理系统的量子计算硬件的实验实现取得了很大进展。快速的进步是因为人们相信，足够强大的量子机器将在包括化学研究在内的许多领域带来巨大的计算优势。一台能够模拟复杂分子电子结构的量子计算机将改变新药物和新材料设计的游戏规则。鉴于这项技术的潜在影响，化学界需要跟上最新的发展，并参与量子原型的实验。为了促进这一点，我们在这里回顾了通过云服务向公众提供的量子计算硬件类型。我们专注于三种架构，即超导体，囚禁离子和半导体。对于每一个，我们总结了基本的物理操作，要求和性能。我们讨论在何种程度上每个系统已被用于分子化学问题，并强调最紧迫的硬件问题，以解决化学相关的量子优势，最终出现。
2021-05-31 quant-ph
Enhancing GPU-acceleration in the Python-based Simulations of Chemistry Framework
本文介绍对开源量子化学软件包GPU4PySCF的工业贡献，通过集成DFT、几何优化等功能，实现比32核CPU快30倍的计算速度，节省约90%成本，成为工业量子化学应用的理想平台。
2024-07-22 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
Quantum annealing eigensolver as a NISQ era tool for probing strong correlation effects in quantum chemistry
本文提出量子退火本征求解器（QAE）作为NISQ时代量子化学中VQE的替代方案，通过H4分子避免交叉计算验证其精度（误差约1.2%），并初步分析了两者的标度行为。
2025-09-09 physics.atom-ph physics.chem-ph quant-ph
Quantifying the effect of gate errors on variational quantum eigensolvers for quantum chemistry
本研究通过密度矩阵模拟量化了变分量子本征求解器可容忍的去极化门误差，发现实现化学精度所需的门误差概率随系统规模和噪声双量子比特门数量增加而降低，表明需大幅降低门误差才能实现量子优势。
2024-02-13 quant-ph
Fault-Tolerant Quantum Simulations of Chemistry in First Quantization
化学的量子模拟在第一次量子化提供了重要的优势，包括更快的收敛到连续极限的方法，在第二次量子化和实际模拟的机会以外的玻恩-奥本海默近似。然而，由于所有先前的工作量子模拟在第一次量化已被限制为渐近分析，它一直是不可能的比较，这些方法所需的资源，更普遍研究的算法在第二次量化。在这里，我们分析和优化所需的资源，以实现两个第一个量化的量子算法的化学从Babbush等人，实现块编码的量子化和相互作用的图片框架的低等人。我们研究的两个算法，使模拟与门复杂度$\tilde{\cal O}(η^{8/3}N^{1/3}t+η^{4/3}N^{2/3}t)$和$\tilde{\cal O}(η^{8/3} N^{1/3} t)$，其中$η$是电子的数量，$N$是平面波基函数的数量，以及$t$是时间演化的持续时间（当目标是估计能量时，$t$与目标精度相反）。除了提供第一个明确的电路和常数因子的任何第一个量化的模拟，并引入改进，降低电路复杂性约千倍以上天真的实现适度大小的系统，我们还描述了新的算法，渐近实现相同的缩放在一个真实的空间表示。我们评估了模拟各种分子和材料所需的资源，并得出结论，量子化算法往往比相互作用图像算法更实用。我们证明，我们的qubitized算法往往需要更少的表面码时空体积模拟数百万平面波比最好的第二量化算法需要模拟数百个高斯轨道。
2021-10-11 physics.chem-ph quant-ph
A Framework for Quantum Advantage
本文提出了一个与平台无关且可经验验证的量子优势操作性定义框架，分析了最有可能率先实现优势的算法族，并展望了量子计算增强高性能计算平台以推动多领域前沿发展的愿景。
2025-07-14 quant-ph
Discontinuous Galerkin method with Voronoi partitioning for Quantum Simulation of Chemistry
基于高斯型轨道的线性组合的分子轨道可以说是量子化学模拟中最常用的离散化，无论是在量子还是经典器件上。为了规避潜在的密集两体相互作用张量并获得化学量子模拟的较低渐近成本，最近试用了使用矩形分区策略的不连续Galerkin（DG）程序[McClean et al，New J. Phys. 22，093015，2020]。DG方法以可控的方式在通过分子轨道的两体相互作用张量的紧凑描述和通过原始基组（例如平面波对偶基组）的对角表征之间进行插值。DG程序产生了一个块对角表示的两体相互作用与减少数量的两个电子的排斥积分，这反过来又降低了量子模拟的成本。在目前的工作中，我们将这种方法扩展到适用于任意几何形状的分子和晶体系统。我们利用平面波对偶基组的灵活性，并结合不连续Galerkin过程与基于Voronoi分解的一般划分策略。我们分别以氢链、H $_4$、CH $_4$为例，在准一维、二维和三维分区下，在平均场和关联能级上数值研究了其性能.我们还将该方法应用于石墨烯作为晶体系统的典型例子。
2020-10-31 physics.comp-ph quant-ph
Advantages of multistage quantum walks over QAOA
该研究比较了量子近似优化算法（QAOA）与多级量子行走（MSQW）在解决伊辛哈密顿量优化问题上的性能，通过数值和解析方法证明MSQW在等效资源下表现更优，且即使阶段少、参数启发式、无经典优化也能良好运行。
2024-07-16 cs.ET quant-ph
Solving optimization problems with Rydberg analog quantum computers: Realistic requirements for quantum advantage using noisy simulation and classical benchmarks
里德伯原子平台已被提出作为解决一些组合优化问题的有希望的候选者。在这里，我们计算这些平台必须满足的系统大小和噪声水平的定量要求，以达到量子优势，近似解决单位磁盘最大独立集问题。使用噪声模拟的Rydberg平台多达26个原子通过现实的范德华相互作用，我们计算的平均近似比，可以达到一个简单的量子退火为基础的启发式在一个固定的时间计算预算。基于工程量子态中测量的相关长度的估计，我们将结果外推到大原子数，并将其与简单的经典近似启发式进行比较。我们发现，至少$\approx 0.84$的近似比是在不久的将来的噪声水平。不考虑进一步的经典和量子算法的改进，我们估计，量子优势可以达到通过获得$\sim8,000$的时间预算为2秒，和$\sim 1,000-1,200$的时间预算为0.2秒的受控原子的数量，提供了系统的相干水平可以提高了10倍，同时保持恒定的重复率。
2020-11-05 cond-mat.quant-gas quant-ph
Larger Sparse Quadratic Assignment Problem Optimization Using Quantum Annealing and a Bit-Flip Heuristic Algorithm
量子退火和D-Wave量子退火器因其解决组合优化问题的能力而引起了人们的广泛关注。为了解决其他类型的优化问题，有必要应用某些类型的数学变换。然而，由于量子比特之间的连接稀疏，线性约束减少了量子退火器中可以表示的问题的大小。例如，具有线性等式约束的二次分配问题（QAP）在量子退火机D-Wave Advantage中只能解决大小为12的问题，该量子退火机具有5640个量子比特。为了克服这个障碍，Ohzeki开发了一种放松线性等式约束的方法，并用一些目标问题数值验证了该方法的有效性，但其他问题仍然无法解决。特别是，很难获得可行的解决方案的问题与硬约束，如QAP。因此，我们提出了一种方法来解决QAP与量子退火后处理位翻转启发式算法所获得的解决方案的Ohzeki方法。在数值实验中，我们解决了稀疏QAP所提出的方法。这种稀疏的QAP已被用于电子商务网站上的物品列表等领域。我们首次使用D-Wave Advantage以高精度成功解决了19号QAP。我们还证实，位翻转启发式算法移动不可行的解决方案附近的可行解的汉明距离具有良好的计算效率。
2021-05-28 math.OC quant-ph
A Variable Neighbourhood Descent Heuristic for Conformational Search Using a Quantum Annealer
发现分子的低能量构象是计算化学家的极大兴趣，在{ \em in silico}材料设计和药物发现中具有应用。在本文中，我们提出了一个可变的邻域搜索启发式的构象搜索问题。使用分子的结构，选择邻域以允许有效地使用二进制二次优化器进行构象搜索。该方法是灵活的分子力场的选择和搜索空间中的离散化水平的数量，并可以进一步推广到利用高阶二元多项式优化。它非常适合使用量子退火机等设备。在仔细定义邻域后，该方法可以轻松适应这些设备的大小和拓扑结构，从而实现无缝扩展以及未来的改进。
2019-06-21 quant-ph
A NASA Perspective on Quantum Computing: Opportunities and Challenges
在过去的几十年里，世界上已经出现了几个令人惊叹的量子算法的例子，它们可以证明优于最好的经典算法。然而，对于大多数问题，目前尚不清楚量子算法是否可以提供优势，如果可以，有多少，或者如何设计实现这些优势的量子算法。许多最具挑战性的计算问题在现实世界中出现的解决今天的启发式算法，尚未被数学证明优于其他方法，但已被证明是有效的经验。虽然已经提出了量子启发式算法，但只有当量子计算硬件建成时，经验测试才成为可能。随着量子启发式算法的经验测试变得越来越可行，未来几年将是令人兴奋的。虽然大规模通用量子计算机可能还需要几十年的时间，但专用量子计算硬件已经开始出现，随着时间的推移，它们将变得越来越强大，还有一些小规模通用量子计算机。
2017-04-17 quant-ph
Entropy density benchmarking of near-term quantum circuits
School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院）；Quandela；Phasecraft Ltd.（Phasecraft有限公司）
本文提出通过熵密度积累来评估近期量子电路性能，提供了一种新的基准测试方法，用于确定量子优势的电路体积阈值。
2026-09-02 quant-ph
Scaling Advantage in Approximate Optimization with Quantum Annealing
本文通过量子退火校正（QAC）在D-Wave Advantage上实现超过1300个逻辑量子比特，首次证明量子退火在近似优化中相对经典算法PT-ICM具有规模化优势。
2024-01-14 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Quantum State Preparation Of Multiconfigurational States For Quantum Chemistry
Quantinuum Ltd.（Quantinuum有限公司）
本文提出了一种利用Givens旋转制备多配置态的量子电路方法，并比较了其与利用化学状态向量稀疏性的替代技术，展示了在量子化学应用中的优势。
2026-03-10 quant-ph
Predicting Ising Model Performance on Quantum Annealers
该研究提出判定量子退火绝热演化相对经典启发式算法优势前景的框架，分析伊辛模型项的关系可预判问题适配性，实验验证下一代D-Wave原型机性能优于现有Advantage退火器。
2024-06-24 quant-ph
Towards Advantages of Parameterized Quantum Pulses
本文提出参数化量子脉冲的设计空间，并以表达力、纠缠能力和有效参数维度等指标评估，证明其在持续时间和性能上同时优于量子门电路，在量子化学基准中取得良好效果。
2024-03-31 quant-ph
Noise-Resilient Quantum Chemistry with Half the Qubits
Qunova Computing Inc.（Qunova Computing 公司）；School of Data Science and Computational Thinking, Stellenbosch University（斯泰伦博斯大学数据科学与计算思维学院）；National Institute for Theoretical and Computational Sciences (NITheCS)（理论与计算科学国家研究所）
HSQD通过减少量子比特数量和测量次数，实现抗噪声的量子化学计算，提升基态表示的紧凑性，并在铁硫簇中展示可扩展性。
2026-02-04 quant-ph
