MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981617422 · doi:10.1021/acs.jctc.9b01084

Iterative Qubit Coupled Cluster Approach with Efficient Screening of Generators

2020· preprint· en· W2981617422 sur OpenAlexafffund
Ilya G. Ryabinkin, Robert A. Lang, Scott N. Genin, Artur F. Izmaylov

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2020
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoOTI Lumionics (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHamiltonian (control theory)Coupled clusterAnsatzGround stateQubitCanonical transformationQuantumCluster expansionQuantum mechanicsMathematicsStatistical physicsPhysicsApplied mathematicsMoleculeMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An iterative version of the qubit coupled cluster (QCC) method [I. G. Ryabinkin et al., J. Chem. Theory Comput. 2019, 14, 6317] is proposed. The new method seeks to find ground electronic energies of molecules on noisy intermediate-scale quantum devices. Each iteration involves a canonical transformation of the Hamiltonian and employs constant-size quantum circuits at the expense of increasing the Hamiltonian size. We numerically studied the convergence of the method on ground-state calculations for LiH, H 2 O, and N 2 molecules and found that the exact ground-state energies can be systematically approached only if the generators of the QCC ansatz are sampled from a specific set of operators. We report an algorithm for constructing this set that scales linearly with the size of the Hamiltonian.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Theory and ComputationMême sujetAdvanced Thermodynamics and Statistical MechanicsTravaux en français237 207