[论文解读] Quantum Information and Computation for Chemistry

J. Olson, Yudong Cao+8 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2017

Various Chemistry Research TopicsChemistry被引用 18

一句话总结

本份NSF研讨会报告综合了量子信息科学与化学交叉领域的最新进展及未来挑战，突出展示了量子计算如何革新化学模拟，以及化学体系如何推动量子技术的发展。报告识别出在理论、算法和实验方法方面，量子化学、材料科学与量子信息工程之间的关键协同效应。

ABSTRACT

The NSF Workshop in Quantum Information and Computation for Chemistry assembled experts from directly quantum-oriented fields such as algorithms, chemistry, machine learning, optics, simulation, and metrology, as well as experts in related fields such as condensed matter physics, biochemistry, physical chemistry, inorganic and organic chemistry, and spectroscopy. The goal of the workshop was to summarize recent progress in research at the interface of quantum information science and chemistry as well as to discuss the promising research challenges and opportunities in the field. Furthermore, the workshop hoped to identify target areas where cross fertilization among these fields would result in the largest payoff for developments in theory, algorithms, and experimental techniques. The ideas can be broadly categorized in two distinct areas of research that obviously have interactions and are not separated cleanly. The first area is quantum information for chemistry, or how quantum information tools, both experimental and theoretical can aid in our understanding of a wide range of problems pertaining to chemistry. The second area is chemistry for quantum information, which aims to discuss the several aspects where research in the chemical sciences can aid progress in quantum information science and technology. The results of the workshop are summarized in this report.

研究动机与目标

• 总结量子信息科学在化学问题中的最新进展，包括量子模拟与算法开发。
• 识别量子信息与化学交叉领域中的高影响力研究挑战。
• 促进量子信息科学家与化学家之间的跨学科合作，以加速理论、算法与实验技术的创新。
• 探讨化学系统如何为量子技术的发展（如量子比特与量子传感器）做出贡献。
• 规划出跨学科合作可带来最大科学与技术回报的目标领域。

提出的方法

• 召集了来自量子信息、化学、机器学习、光学与计量学等领域的专家，举办多学科研讨会。
• 综合分析了分子系统量子模拟在理论与实验方面的最新进展。
• 评估了用于电子结构计算的量子算法，包括变分量子特征值求解器（VQE）与量子相位估计算法。
• 探讨了量子传感器与量子计量学在化学测量与光谱学中的作用。
• 识别出具有前景的材料与分子体系，作为量子信息处理的潜在平台。
• 促进量子信息科学家与化学家之间的对话，以对齐研究目标并加速技术转移。

实验结果

研究问题

• RQ1 量子算法如何提升量子化学中电子结构计算的精度与效率？
• RQ2 哪些最具前景的量子化学问题可由近期量子设备解决？
• RQ3 分子体系与化学材料如何作为可扩展量子信息处理的平台？
• RQ4 为实现实用化量子优势在化学模拟中的应用，必须克服哪些实验与理论挑战？
• RQ5 量子传感与计量学在哪些方面可提升化学与生物化学测量的精度？

主要发现

• VQE与量子相位估计算法等量子算法在高精度模拟分子电子结构方面展现出巨大潜力。
• 近期量子设备已可处理小型分子体系，其可扩展性取决于错误缓解与错误纠正技术的进展。
• 化学体系（包括分子与材料）为实现量子比特与量子传感器提供了切实可行的平台。
• 跨学科合作对于弥合量子化学与量子信息科学在理论、算法与实验实现方面的差距至关重要。
• 量子计量学与传感技术可显著提升化学体系中光谱测量的分辨率与灵敏度。
• 研讨会识别出若干高潜力研究领域，量子信息工具有望在催化、能源材料与药物发现领域实现突破。