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Enregistrement W4382395854 · doi:10.1103/physrevresearch.5.023200

Quantum algorithms for generator coordinate methods

2023· article· en· W4382395854 sur OpenAlexaff
Muqing Zheng, Bo Peng, Nathan Wiebe, Ang Li, Xiu Yang, Karol Kowalski

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryBasic Energy SciencesDefense Advanced Research Projects AgencyBattelleU.S. Department of EnergyOffice of ScienceAdvanced Research Projects AgencyNational Science Foundation
Mots-clésQuantum algorithmQuantumFormalism (music)Linear subspaceAlgorithmDiscretizationEigenvalues and eigenvectorsEigenfunctionBenchmark (surveying)QubitQuantum computerAlgebra over a fieldMathematicsComputer scienceQuantum mechanicsPure mathematicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses quantum algorithms for the generator coordinate method (GCM) that can be used to benchmark molecular systems. The GCM formalism defined by exponential operators with exponents defined through generators of the fermionic $U(N)$ Lie algebra (Thouless theorem) offers a possibility of probing large subspaces using low-depth quantum circuits. In the present study, we illustrate the performance of the quantum algorithm for constructing a discretized form of the Hill-Wheeler equation for ground- and excited-state energies. We also generalize the standard GCM formulation to multiproduct extension that when collective paths are properly probed can systematically introduce higher rank effects and provide elementary mechanisms for symmetry purification when generator states break the spatial or spin symmetries. The GCM quantum algorithms also can be viewed as an alternative to existing variational quantum eigensolvers, where multistep classical optimization algorithms are replaced by a single-step procedure for solving the Hill-Wheeler eigenvalue problem.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,345 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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