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Stimatore dell’energia efficiente in termini di misure per la chimica quantistica dei materiali fotodinamici
La modellizzazione accurata delle velocità di reazione chimica richiede differenze di energia correlata precise. La computazione quantistica offre una possibile via per determinarle, ma estrarre energ

- arXiv
- 2610.26689
- Pubblicato
- 2026-10-19
- Autori
- Connor Lenihan, Kripa Panchagnula, Luca Erhart, Jem Guhit, Carlo A. Gaggioli, Gabriel Greene-Diniz, Gabriel Laude, Megan Cerys Rowe, Fabian Finger, Pranav Kalidindi, Enrico Rinaldi, Mikko Muuronen, Chandrika Mulakala, Thomas M. Soini, Elvira Shishenina, David Muñoz Ramo, David Zsolt Manrique
Abstract degli autori
La modellizzazione accurata delle velocità di reazione chimica richiede differenze di energia correlata precise. La computazione quantistica offre una possibile via per determinarle, ma estrarre energie da stati preparati quantisticamente può richiedere un campionamento proibitivo. Dimostriamo una stima dell’energia correlata efficiente in termini di misure, usando un modello H$_2$DBB--Ru impegnativo dal punto di vista elettronico, derivato da un framework metallo-organico di afnio funzionalizzato con Ru, rilevante per le terapie radiodinamiche e fotodinamiche. Lo stimatore misto combina un target preparato quantisticamente con riferimenti multiconfigurazionali sparsi e recupera le correzioni dello stato fondamentale usando misure compute-uncompute basate solo sul modulo. Le stime analitiche della varianza prevedono una precisione di 1,6 mHa con poche centinaia di shot, circa 100 volte meno rispetto alla formulazione a singolo determinante e tre ordini di grandezza in meno rispetto al campionamento ottimizzato dei termini dell’Hamiltoniana. Con target approssimati, raggiunge un’accuratezza comparabile usando una preparazione dello stato più semplice rispetto alla stima diretta del valore di aspettazione. Esperimenti con emulatore e ioni intrappolati su Quantinuum Helios convalidano l’approccio fino a (10,10), incluso un circuito a 50 qubit che combina la preparazione dello stato assistita dall’IA con il rilevamento degli errori, offrendo una via efficiente in termini di misure per ottenere differenze di energia correlata in problemi chimici impegnativi.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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