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研究者が量子コンピューター上で分子のシミュレーションを最適化

最終的な結果として、ゲート数が大幅に減り、操作が大幅に高速化されます。量子ハードウェアのエラーは時間と操作数の両方の関数として増加するため、これは重要です。 研究者らはこのアプローチを使用して、化学物質であるマンガンを調査しました。4○5Caは光合成に重要な役割を果たします。このアプローチを使用して、彼らは、いわゆる「スピンラダー」、つまり電子が占有することができる最低エネルギー状態のリストを計算できることを示しました。これらの状態間のエネルギーの差は、それらが吸収または放出できる光の波長に対応するため、これが分子のスペクトルも定義します。 より高速ですが、十分な速さではありません エラー率がまだ少し高すぎるため、今日の量子コンピューターでこのシステムを実行する準備が整っていません。しかし、この種のアルゴリズムの実行に必要な操作は非常に効率的に実行できるため、システムが実行可能になる前にエラー率が大幅に低下する必要はありません。エラーが発生するかどうかの主な決定要因は、シミュレーションを実行する時間次元がどれだけ下であるか、およびその時間内で取得するシステムの測定数を加えたものです。 「このアルゴリズムは、正確なスペクトル計算に必要なスナップショットの数（サンプルの複雑さ）と最大進化時間（コヒーレンス）によって定量化される有利なリソース要件を持つ短期的なデバイスにとって特に有望である」と研究者らは書いている。 しかし、この研究ではいくつかの大きな点も指摘されています。 1 つ目は、量子コンピューターは、私たちが開発した他の形式の計算とは根本的に異なるということです。これらは、演算が実行されて結果が決定される、従来のアルゴリズムと同様の処理を実行できます。しかし、それらはハードウェアの新世代ごとに複雑さが増す量子システムでもあるため、他の量子システムのシミュレーションに優れています。そして、量子システムに関係する、私たちが解決したい難しい問題が数多くあります。 ある意味、私たちは量子コンピューターの可能性のほんの表面をなぞり始めただけかもしれません。つい最近まで、多くの仮説がありました。現在、有用な計算にこれを使用する段階にあるようです。それは、より多くの人々が、問題を解決するための賢い方法について考え始めることを意味します。このようなケースでは、設計者が考えもしなかった方法でハードウェアが使用される場合も含まれます。 Nature Physics、2025。DOI: 10.1038/s41567-024-02738-z (DOI について)。 #研究者が量子コンピューター上で分子のシミュレーションを最適化