Far crescere, comprimere e perturbare: un percorso quantistico-classico ibrido verso una chimica quantistica scalabile sui computer quantistici

Abstract degli autori

Sebbene le varianti del Variational Quantum Eigensolver (VQE) siano tra le principali candidate per i calcoli di struttura elettronica sui computer quantistici, la selezione degli operatori basata sul gradiente ne limita la scalabilità. Per risolvere questo problema, presentiamo VULCAN (costruzione variazionale progressiva, compressione a strati, perturbazione adattiva a N corpi), un framework VQE a strati privo del gradiente dell’Hamiltoniana. Il nostro metodo genera dinamicamente operatori dell’ansatz usando le equazioni Variational Double Bracket Flow (VDBF). Insieme a un pool minimo completo con scalabilità lineare, crea un pool da 4 a 12 volte più piccolo dei pool QEB (Qubit-Excitation-Based). Aggiungendo simultaneamente interi strati, si eliminano completamente le misurazioni del gradiente dell’Hamiltoniana. La profondità del circuito viene gestita con uno schema di crescita e successiva compressione, che usa misurazioni efficienti della sovrapposizione degli stati, e il fabbisogno di qubit viene ridotto proiettando l’Hamiltoniana su un sottospazio dei determinanti dominanti. Usando un’emulazione ad alte prestazioni fino a 32 qubit logici, raggiungiamo l’accuratezza chimica con appena il 5-20% del costo di misurazione dell’ADAPT-VQE a batch per catene di idrogeno, BeH2 e H2O. Per il C3H6 a 32 qubit, caso in cui l’ADAPT-VQE a batch non raggiunge l’accuratezza chimica, basta un singolo strato VULCAN combinato con una correzione stocastica Epstein-Nesbet (ENPT2) accelerata da GPU. Questo passaggio di post-elaborazione stocastica ENPT2 consente di terminare anticipatamente una volta raggiunta l’accuratezza chimica.