Diagonalizzazione quantistica basata su campioni per geometrie molecolari variabili

Abstract degli autori

Gli algoritmi quantistici e ibridi quantistico-classici possono migliorare l’accuratezza e la scala della chimica quantistica e incidere su un’ampia gamma di applicazioni, come la scoperta di farmaci e la catalisi. In particolare, i metodi di sottospazio, come la diagonalizzazione quantistica basata su campioni (SQD), sono già in grado di affrontare sistemi difficili da trattare con metodi classici. Tuttavia, gli algoritmi pratici che vanno oltre il calcolo degli stati elettronici fondamentali ed eccitati sono ancora pochi. In questo lavoro presentiamo l’algoritmo di diagonalizzazione quantistica basata su campioni a geometria variabile (VGSQD), che estende SQD alle geometrie molecolari variabili riutilizzando campioni quantistici ottenuti da una geometria di riferimento in geometrie spostate, riducendo così notevolmente il costo computazionale quantistico. Utilizzando circuiti con un massimo di 124 qubit su ibm-quebec, un processore quantistico IBM Heron r2, determiniamo la geometria e l’energia di equilibrio del dimero di berillio, debolmente legato e fortemente correlato, e della molecola d’acqua. Infine, estendiamo VGSQD alle reazioni chimiche e calcoliamo il percorso di minima energia e la barriera energetica di una reazione di scambio dell’idrogeno. I risultati sono paragonabili a quelli ottenuti con metodi classici all’avanguardia, come CCSD(T) e DMRG. Questo lavoro amplia la portata degli algoritmi quantistici per la chimica, estendendola dal calcolo delle energie all’ottimizzazione geometrica e ai percorsi di reazione, entrambi essenziali per le applicazioni pratiche.