Simulazione quantistica basata su campioni ed efficiente in termini di risorse tramite frammentazione e partizionamento virtuale della QPU

Abstract degli autori

Gli algoritmi quantistici basati su campioni oggi impiegati nei flussi di lavoro di supercomputing incentrati sul quantistico richiedono una notevole post-elaborazione classica, circuiti molto profondi per produrre campioni rilevanti dal punto di vista chimico e tempi di esecuzione sulla QPU prolungati per eseguire i numerosi circuiti necessari per molecole di dimensioni rilevanti dal punto di vista chimico. Presentiamo FMO-QVM-HCI-HSQD, un framework basato su campioni ed efficiente in termini di risorse, che scompone un problema di grandi dimensioni in frammenti, esegue i frammenti in parallelo su regioni virtuali della QPU e riduce la profondità dei circuiti mediante un ansatz con metà dei qubit, i cui campioni fungono da punto di partenza per un’espansione HCI. Dimostriamo l’algoritmo su ibm_marrakesh e ibm_boston per il trimero d’acqua e il complesso carmofur_Mpro, usando fino a 52 qubit, e lo confrontiamo con FMO-CCSD(T), FMO-CASCI e FMO-HCI. Per il trimero d’acqua (14 orbitali di spin per i monomeri, 28 per i dimeri), il nostro metodo riduce del 39% la profondità dei circuiti a due qubit rispetto a FMO-QVM-SQD e dell’82% il tempo sulla QPU rispetto a FMO-SQD eseguito in sequenza; inoltre, accede al 3% dello spazio dei determinanti, contro il 40% di FMO-SQD, ottenendo al contempo energie più accurate. Per il complesso carmofur_Mpro (16 e 32 orbitali di spin), riduce del 47% la profondità dei circuiti a due qubit e del 20% il tempo sulla QPU rispetto a FMO-QVM-SQD, e accede allo 0,007% dello spazio dei determinanti, contro il 40%, mantenendosi entro la precisione chimica. Estendendo a 52 e 104 orbitali di spin lo spazio attivo di carmofur_Mpro nella base 6-31G, con campioni ottenuti rispettivamente su 26 e 52 qubit, l’energia totale differisce da quella di FMO-HCI di appena 1,22 mHa. Questi risultati mostrano che la combinazione di frammentazione, partizionamento virtuale della QPU e campionamento con metà dei qubit rende fattibile la simulazione quantistica basata su campioni di sistemi rilevanti dal punto di vista chimico con l’hardware attuale.