亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Toward Quantum-Centric Simulations of Extended Molecules: Sample-Based Quantum Diagonalization Enhanced with Density Matrix Embedding Theory

量子 密度矩阵 嵌入 基质(化学分析) 密度泛函理论 样品(材料) 分子 统计物理学 计算机科学 物理 量子力学 材料科学 人工智能 复合材料 热力学
作者
Akhil Shajan,Danil Kaliakin,Abhishek Mitra,Javier Robledo Moreno,Zhen Li,Mário Motta,Caleb Johnson,Abdullah Ash Saki,Susanta Das,Iskandar Sitdikov,Antonio Mezzacapo,Kenneth M. Merz
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:21 (14): 6801-6810 被引量:8
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.5c00114
摘要

Computing ground-state properties of molecules is a promising application for quantum computers operating in concert with classical high-performance computing resources. Quantum embedding methods are a family of algorithms particularly suited to these computational platforms: they combine high-level calculations on active regions of a molecule with low-level calculations on the surrounding environment, thereby avoiding expensive high-level full-molecule calculations and allowing the distribution of computational cost across multiple and heterogeneous computing units. Here, we present the first density matrix embedding theory (DMET) simulations performed in combination with a sample-based quantum diagonalization (SQD) method. We employ the DMET-SQD formalism to compute the ground-state energy of a ring of 18 hydrogen atoms and the relative energies of the chair, half-chair, twist-boat, and boat conformers of cyclohexane. The full-molecule 41- and 89-qubit simulations are decomposed into 27- and 32-qubit active-region simulations, which we carry out on the ibm_cleveland device, obtaining results in agreement with reference classical methods. Our DMET-SQD calculations mark tangible progress in the size of active regions that can be accurately tackled by near-term quantum computers and are an early demonstration of the potential for quantum-centric simulations to accurately treat the electronic structure of large molecules, with the ultimate goal of tackling systems such as peptides and proteins.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
chen完成签到,获得积分10
5秒前
枫倾杨完成签到,获得积分20
7秒前
Kinkin完成签到,获得积分10
17秒前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
23秒前
友好碧完成签到 ,获得积分10
30秒前
37秒前
学生信的大叔完成签到,获得积分10
39秒前
盐焗小崔发布了新的文献求助10
44秒前
慕青应助盐焗小崔采纳,获得10
51秒前
1分钟前
Orange应助细腻的雅阳采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
Owen应助曾先生采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
曾先生发布了新的文献求助10
3分钟前
曾先生完成签到,获得积分10
3分钟前
西吴完成签到 ,获得积分0
3分钟前
4分钟前
4分钟前
小透明发布了新的文献求助10
4分钟前
5分钟前
NEO完成签到 ,获得积分10
6分钟前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
7分钟前
HeP发布了新的文献求助30
7分钟前
钮钴禄卤肉饭关注了科研通微信公众号
7分钟前
7分钟前
霍则风发布了新的文献求助10
7分钟前
领导范儿应助含蓄的正豪采纳,获得10
8分钟前
8分钟前
冷酷代珊发布了新的文献求助10
8分钟前
9分钟前
好运来完成签到 ,获得积分10
9分钟前
obedVL完成签到,获得积分10
9分钟前
9分钟前
冷酷代珊完成签到,获得积分10
9分钟前
高分求助中
Clinical Epidemiology: The Essentials, 6e 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Graphene Handbook (2019 Edition) 800
Adhesion Science: Principles & Practice 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
久松真一著作集〈第5巻〉禅と芸術 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6550963
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8337384
关于积分的说明 17863775
捐赠科研通 5664828
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2939034
邀请新用户注册赠送积分活动 1915031
关于科研通互助平台的介绍 1781983