基准测试显示Wang等人随机量子算法估算分子期望值样本开销达10^10–10^15
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基准测试显示Wang等人随机量子算法估算分子期望值样本开销达10^10–10^15
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AI 综述
Anna Schroeder等人通过数值模拟和资源估计,对Wang等人提出的随机量子算法用于分子可观测量期望值估计的开销进行了基准测试。基于论文摘要,氢分子模拟显示该算法的解析误差界显著高估实际采样误差,而对所需虚演化时间的解析界相对较紧,在可比较的活性空间中比直接DMRG估计高约44%。 资源估计以细胞色素P450的多种活性空间为对象:即使最小活性空间,仅期望值估计就需要约10^10个样本,最大活性空间超过10^15个样本。
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最新进展10月14日 12:00
Wang等人随机量子算法用于分子期望值估计的基准研究报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · quant-phWang等人随机量子算法用于分子期望值估计的基准研究
作者通过数值模拟和资源估计,评估Wang等人提出的随机量子算法在分子可观测物理量期望值估计中的开销。基于论文摘要,氢分子模拟显示解析误差界显著高估实际采样误差,而对所需虚演化时间的解析界相对较紧,在可比较的活性空间中比直接DMRG估计高约44%;即使最小活性空间也需要约10^10个样本,最大活性空间超过10^15个样本。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。