[论文解读] How will quantum computers provide an industrially relevant computational advantage in quantum chemistry?

Vincent E. Elfving, Benno W. Broer+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2020

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 149被引用 65

一句话总结

本文分析了量子硬件与算法的现状，界定了在量子化学中量子优势的含义，并提供资源估计（例如 CAS 规模）以比较量子与经典方法，强调铬二聚体（chromium dimer）作为关键基准，并将 FeMo-co 作为近端工业相关性的警示案例进行讨论。

ABSTRACT

Numerous reports claim that quantum advantage, which should emerge as a direct consequence of the advent of quantum computers, will herald a new era of chemical research because it will enable scientists to perform the kinds of quantum chemical simulations that have not been possible before. Such simulations on quantum computers, promising a significantly greater accuracy and speed, are projected to exert a great impact on the way we can probe reality, predict the outcomes of chemical experiments, and even drive design of drugs, catalysts, and materials. In this work we review the current status of quantum hardware and algorithm theory and examine whether such popular claims about quantum advantage are really going to be transformative. We go over subtle complications of quantum chemical research that tend to be overlooked in discussions involving quantum computers. We estimate quantum computer resources that will be required for performing calculations on quantum computers with chemical accuracy for several types of molecules. In particular, we directly compare the resources and timings associated with classical and quantum computers for the molecules H$_2$ for increasing basis set sizes, and Cr$_2$ for a variety of complete active spaces (CAS) within the scope of the CASCI and CASSCF methods. The results obtained for the chromium dimer enable us to estimate the size of the active space at which computations of non-dynamic correlation on a quantum computer should take less time than analogous computations on a classical computer. Using this result, we speculate on the types of chemical applications for which the use of quantum computers would be both beneficial and relevant to industrial applications in the short term.

研究动机与目标

• 澄清在分子量子化学中何谓量子优势及其与产业界的相关性。
• 估计达到化学准确性所需的量子硬件资源和运行时间，针对代表性系统。
• 使用具体基准（H2 及扩展基组；Cr2 的 CAS 研究）比较量子与经典方法。
• 讨论实际瓶颈以及实现产业影响的可行近端路径。

提出的方法

• 综述当前量子化学领域的量子硬件与算法理论。
• 将分子问题转换为量子比特表示，并将量子比特数与自旋轨道数进行比较。
• 使用类似 CASCI/CASSCF 的基准（如 Cr2）来估计达到化学准确性所需的量子与经典运行时间。
• 在容错假设下，应用经典极限（例如 CCSD(T)/CBS）与量子资源估计之间的明确比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 在量子计算机上，哪种活性空间（N,N）CAS 能在具有挑战性的多参考体系中对经典方法实现有意义的加速？
• RQ2 在哪些分子问题和基组尺寸下，量子计算机可以在现实层面上超越最先进的经典方法达到化学精确性？
• RQ3 哪些约束（硬件、纠错、基组）决定了近端量子化学在工业中的实际可行性？
• RQ4 动态相关与非动态相关性如何影响实现化学准确性所需的量子资源？

主要发现

• 在化学领域寻求量子优势可体现在速度、准确性或分子尺寸上，但并非所有形式都具备工业价值。
• 研究指出，在表面码假设下，类型为 (N,N) 的 CAS 约需 19 到 34 的过渡 CAS 尺寸（N,N），在非动态相关能量方面量子方法可能超越经典对应物。
• 当前的量子硬件尚未达到现实基组尺寸的化学准确性；现有的量子比特数量远未达到典型问题所需的化学准确性。
• 显式相关（类似 F12）基组和密度拟合可能降低相较于传统大型基组的量子资源需求。
• FeMo-co及相关的多参考问题表明，非常大的活性空间和相对论效应给近端量子方法带来重大挑战，强调需要将量子非动态相关性与经典动态相关性方法相结合的混合策略。
• 作者强调应将化学准确性与量子模拟中的仅化学精度区分开来，并强调报道的量子精度与真正可预测的化学准确性之间的差距。