近距離量子デバイスを用いて、化学系の1量子ビットおよび2量子ビットのハミルトニアンシステムの基底状態エネルギーを推定するために、堅牢な振幅推定(RAE)を実験的に実証した。RAEは従来の手法と比べて、サンプリング要件を大幅に削減できることを示した。特に2量子ビットの実験では、化学精度を達成し、従来手法と比べて2桁の精度向上を実現した。これらの結果は、デバイスノイズの固有の制限にもかかわらず、量子化学応用における計算効率を高める可能性を明らかにしている。
量子回路行列積状態アンサツの最適化に変分量子虚時間発展を適用することで、効率的かつ安定的な最適化が可能となり、転相関ハミルトニアンの解析においても有効である。
通常順序指数アンザッツを用いて、任意の開殻配置の固有状態を完全にスピン適応された形で相関させる新しい定式化を提案した。
本研究は、制限付きボルツマンマシン(RBM)を用いて、シュレディンガー方程式の構成的相互作用(CI)解を効率的に見つける新しいデータ駆動型アプローチを提案する。RBMは、最も重要な決定因子を識別し、サンプリングすることで、収束を加速し、計算コストを大幅に削減する。さらに、RBMは量子特性を学習し、他の手法よりも詳細な洞察を提供する。
量子化学問題の地状エネルギー推定のためのトロッター型量子位相推定アプローチにおける論理リソース推定を提供する。
拡張ラグランジュ法は、カップルクラスター方程式の収束問題を解決し、効率的かつ信頼性の高いアプローチを提供する。
非線形組み合わせを用いた古典的なスレーター・ジャストロウ波動関数の再定式化