DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2026.108731
تاريخ النشر: 2026-07-01
المؤلف: Tomonori Shirakawa وآخرون
الموضوع الرئيسي: خوارزميات وهندسة الحوسبة الكمومية
نظرة عامة
تسلط الأبحاث الضوء على ضرورة دمج الحوسبة الكمومية والكلاسيكية لتحقيق المزايا الكمومية في التطبيقات العملية، وخاصة في محاكاة المادة الكمومية والهياكل الإلكترونية للأنظمة الجزيئية. توضح الدراسة سير العمل المغلق الذي يستخدم معالج هيرون الكمومي المقاوم للأخطاء مسبقًا بالتعاون مع الحاسوب الفائق فغاكو، الذي يتكون من ما يصل إلى 152,064 عقدة. تعالج هذه الطريقة الهجينة بنجاح مشاكل الهياكل الإلكترونية المعقدة، تحديدًا لمجموعات كبريتيد الحديد [2Fe-2S] و[4Fe-4S]، محققة نتائج مستخلصة من تباين الطاقة بهامش خطأ يقارب 0.1 E_h مقارنة بحسابات مجموعة إعادة تشكيل مصفوفة الكثافة (DMRG) التقليدية.
يؤكد المؤلفون على التطبيق الأوسع لأساليبهم عبر تحديات الهياكل الإلكترونية المختلفة في الكيمياء الكمومية. من خلال تحسين تنسيق الموارد الكمومية والكلاسيكية، قاموا بتقليل أوقات الخمول وزيادة الأداء، متكيفين مع عدد عقد فغاكو بناءً على وقت التشغيل الكمومي وجودة الحل. تشير النتائج إلى أنه مع تحسن معدلات خطأ الكم، ستتحسن كفاءة المعالجات الكمومية بالتعاون مع البنى التحتية للحوسبة عالية الأداء (HPC) التقليدية، مما قد يسمح بحلول أفضل مع تقليل متطلبات الموارد التقليدية. هذه التقدمات ضرورية لتحقيق المزايا الكمومية في مشاكل الكيمياء الحسابية الواقعية.
مقدمة
تتناول مقدمة الورقة تعقيدات حل مشكلة الهيكل الإلكتروني للأنظمة الجزيئية، تحديدًا من خلال عدسة معادلة شرودنجر الثابتة \( \hat{H} |\Psi\rangle = E |\Psi\rangle \). يتم تقديم هاملتونيان بورن-أوبنهايمر، مع تضمين مشغلات إنشاء وإلغاء الفيرميونات، وتسليط الضوء على التحديات التي تطرحها الأنظمة الكبيرة ذات الطابع متعدد المراجع. تُلاحظ الطرق التقليدية الكلاسيكية، مثل الأساليب الاضطرابية وفرضيات دالة الموجة، لقيودها في التوسع والتطبيق، خاصة في سياق الحوسبة الكمومية، حيث تواجه خوارزمية تقدير المرحلة الكمومية قيودًا كبيرة في حجم الدائرة وعمقها.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى خوارزميات كمومية متقدمة لمحاكاة الحالات الأرضية بفعالية، خاصة لمجموعات الحديد-الكبريت، التي لها أهمية بيولوجية بسبب دورها في مختلف البروتينات المعدنية. يقترح المؤلفون استخدام طريقة التشخيص الكمومي القائم على العينة (SQD) لتقريب الحالات الأرضية لمجموعات [2Fe-2S] و[4Fe-4S]، باستخدام مساحات نشطة من 50 و54 إلكترونًا، على التوالي. يتم مناقشة التحديات المتعلقة بالتقاط الهيكل الإلكتروني بدقة بسبب الارتباطات القوية وانهيار فرضيات الحقل المتوسط، مما يؤدي إلى الاستنتاج بأن الطرق التقليدية مثل DMRG توفر أفضل التقديرات الحالية لطاقة الحالة الأرضية. توضح الورقة نهجًا مركزيًا كمومي يجمع بين التقنيات الكمومية والكلاسيكية للتخفيف من آثار الضوضاء في القياسات الكمومية، بهدف تعزيز دقة حسابات الهيكل الإلكتروني في الأنظمة الجزيئية المعقدة.
طرق
في هذا القسم، يقدم المؤلفون منهجية جديدة تعزز النتائج الكمومية الرائدة من خلال نهج تآزري يتضمن تقدمًا في الخوارزميات وإدارة موارد محسّنة. يقومون بتنفيذ إطار تحسين مغلق يدمج بين المعالجات الكمومية والكلاسيكية، مستخدمين مُحسّن التطور التفاضلي لتنسيق هذه الموارد بكفاءة. يسمح هذا التزامن للمكون الكلاسيكي بإدارة تنفيذ الكم بفعالية للسكان، مما يزيد من استخدام الموارد الحاسوبية.
لضمان الأداء الأمثل، يؤكد المؤلفون على ضرورة وجود أوقات تنفيذ قابلة للمقارنة بين المكونات الكمومية والكلاسيكية. نظرًا لأن وقت التشغيل الكمومي مقيد بمعدل تكرار الدائرة البالغ 10 ميكروثانية، قاموا بتطوير تنفيذ قابل للتوازي للتوقع والتشخيص. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزمية تشخيص ديفيدسون عالية التوازي، المصممة لبيئات الذاكرة الموزعة ويمكنها الاستفادة من ما يصل إلى 152,064 عقدة من الحاسوب الفائق فغاكو، مما يسهل الحساب بكفاءة على نطاق واسع.
نتائج
في قسم النتائج، تقدم الدراسة نتائج من سير عمل مغلق تم تطبيقه على مجموعتين: [2Fe-2S] و[4Fe-4S]. تظهر الطاقات المحسوبة باستخدام هارتري-فوك (HF)، وتفاعل التكوين مع المفردات والمضاعفات (CISD)، ومجموعة مرتبطة مع المفردات والمضاعفات (CCSD) أن طاقات المتجول تنخفض بشكل متزايد مع التكرارات، متجاوزة نتائج CCSD. تحديدًا، كانت أقل طاقة لمجموعة [2Fe-2S] هي -5048.932 E_h بعد 15 تكرارًا مع بُعد فرعي قدره 10^9، بينما حققت مجموعة [4Fe-4S] -326.912 E_h بعد 10 تكرارات مع بُعد قدره 10^10. تسلط الدراسة الضوء على استراتيجية تعاونية في التكرارات الأخيرة، مما عزز الأداء من خلال مشاركة سلاسل البتات المتبقية بين السكان، مما أدى إلى تحسين سلوك هبوط الطاقة.
تشير تحليل استخدام الموارد إلى أنه مع زيادة عدد التكرارات، يرتفع أيضًا الوقت الكلاسيكي للجدار للتشخيص، مما يعكس الجودة المحسنة للمساحات الفرعية المستكشفة. أدت إدخال خوارزمية توازن الحمل لتعيين المهام إلى تحسين كبير في الأداء المتوازي، مما قلل من وقت التنفيذ. تظهر النتائج أن تباين الطاقة ينخفض مع زيادة أبعاد المساحات الفرعية، مما يسمح بالتقديرات التي تتماشى عن كثب مع طاقات مرجع DMRG. تشير القيم المستخلصة لكلا المجموعتين إلى أن سير العمل المقترح يلتقط بشكل فعال الارتباطات الكمومية الهامة، مما يظهر إمكاناته في معالجة مشاكل الكيمياء المعقدة باستخدام الأجهزة الكمومية الحالية.
نقاش
يستعرض قسم النقاش في ورقة البحث سير عمل متقدم لتحسين الطاقة يدمج بين موارد الحوسبة الكمومية والكلاسيكية لتعزيز دقة حسابات طاقة الحالة الأرضية للأنظمة الجزيئية، وخاصة مجموعات الحديد-الكبريت. يظهر المؤلفون أن تهيئة معلمات مجموعة مرتبطة المفردات والمضاعفات (CCSD) تحقق نتائج دقيقة للأنظمة التي تحتوي على ما يصل إلى 20 مدارًا، لكن الأداء يتناقص للأنظمة الأكبر. لمعالجة ذلك، يستخدمون التطور التفاضلي (DE)، وهو خوارزمية تطورية تعمل على تحسين معلمات الدائرة الكمومية من خلال نهج تعاوني بين عدة متجولين في فضاء المعلمات. تم تصميم عملية التحسين لتقليل الموارد الحاسوبية الخاملة من خلال تنفيذ المهام الكمومية والكلاسيكية بشكل متوازي، مما يحسن الكفاءة.
تناقش الورقة أيضًا تنفيذ الدوائر الكمومية على معالجات هيرون الكمومية، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها الضوضاء والتفكك في الأجهزة الكمومية الحالية. يتم استخدام استراتيجيات مثل اختيار الكيوبت بناءً على قيود الاتصال، وفصل ديناميكي لتقليل التفكك، واستعادة التكوين باستخدام الطرق التقليدية للتخفيف من هذه المشكلات. يتضمن المكون الكلاسيكي من سير العمل، الذي يتم تنفيذه على الحاسوب الفائق فغاكو، تشخيص الهاملتونيان باستخدام طريقة ديفيدسون، التي تم تحسينها للحساب المتوازي. يذكر المؤلفون أن نهجهم الهجين يعالج بنجاح مشاكل الهيكل الإلكتروني التي تتجاوز قدرات الطرق التقليدية وحدها، محققًا تحسينات كبيرة في حسابات الطاقة للأنظمة الجزيئية المدروسة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2026.108731
Publication Date: 2026-07-01
Author(s): Tomonori Shirakawa et al.
Primary Topic: Quantum Computing Algorithms and Architecture
Overview
The research highlights the necessity of integrating quantum and classical computing to realize quantum advantage in practical applications, particularly in the simulation of quantum matter and electronic structures of molecular systems. The study demonstrates a closed-loop workflow utilizing a pre-fault-tolerant Heron quantum processor in conjunction with the supercomputer Fugaku, comprising up to 152,064 nodes. This hybrid approach successfully addresses complex electronic structure problems, specifically for iron sulfide clusters [2Fe-2S] and [4Fe-4S], achieving energy-variance extrapolated results with an error margin of approximately 0.1 E_h compared to classical state-of-the-art density matrix renormalization group (DMRG) calculations.
The authors emphasize the broader applicability of their methods across various electronic structure challenges in quantum chemistry. By optimizing the orchestration of quantum and classical resources, they minimized idle times and enhanced performance, adapting the number of Fugaku nodes based on quantum runtime and solution quality. The findings indicate that as quantum error rates improve, the efficiency of quantum processors in conjunction with classical high-performance computing (HPC) infrastructures will also enhance, potentially allowing for better solutions with reduced classical resource requirements. This progression is crucial for achieving quantum advantage in realistic computational chemistry problems.
Introduction
The introduction of the paper addresses the complexities of solving the electronic structure problem for molecular systems, specifically through the lens of the static Schrödinger equation \( \hat{H} |\Psi\rangle = E |\Psi\rangle \). The Born-Oppenheimer Hamiltonian is presented, incorporating fermionic creation and annihilation operators, and highlighting the challenges posed by large systems with multireference character. Traditional classical methods, such as perturbative approaches and wavefunction ansatzes, are noted for their limitations in scaling and applicability, particularly in the context of quantum computing, where the quantum phase estimation algorithm faces significant circuit size and depth constraints.
The paper emphasizes the need for advanced quantum algorithms to simulate ground states effectively, particularly for iron-sulfur clusters, which are biologically significant due to their role in various metalloproteins. The authors propose using the Sample-based Quantum Diagonalization (SQD) method to approximate the ground states of the [2Fe-2S] and [4Fe-4S] clusters, employing active spaces of 50 and 54 electrons, respectively. The challenges of accurately capturing the electronic structure due to strong correlations and the breakdown of mean-field approximations are discussed, leading to the conclusion that classical methods like DMRG provide the best current estimates for ground-state energies. The paper outlines a quantum-centric approach that combines quantum and classical techniques to mitigate the effects of noise in quantum measurements, ultimately aiming to enhance the accuracy of electronic structure calculations in complex molecular systems.
Methods
In this section, the authors present a novel methodology that enhances state-of-the-art (SOTA) quantum results through a synergistic approach involving algorithmic advancements and optimized resource management. They implement a closed-loop optimization framework that integrates quantum and classical processors, utilizing a differential evolution optimizer to efficiently coordinate these resources. This synchronization allows for the classical component to effectively manage the quantum execution of populations, thereby maximizing computational resource utilization.
To ensure optimal performance, the authors emphasize the necessity for comparable execution times between quantum and classical components. Given that the quantum runtime is constrained by the circuit repetition rate of 10 µs, they develop a parallelizable projection and diagonalization implementation. This is achieved through a highly parallel Davidson diagonalization algorithm, which is designed for distributed memory environments and can leverage up to 152,064 nodes of the supercomputer Fugaku, thus facilitating efficient computation at scale.
Results
In the results section, the study presents findings from a closed-loop workflow applied to two clusters: [2Fe-2S] and [4Fe-4S]. The energies computed using Hartree-Fock (HF), configuration interaction with singles and doubles (CISD), and coupled cluster with singles and doubles (CCSD) demonstrate that the walker energies decrease monotonically with iterations, surpassing CCSD results. Specifically, the lowest energy for the [2Fe-2S] cluster was -5048.932 E_h after 15 iterations with a subspace dimension of 10^9, while the [4Fe-4S] cluster achieved -326.912 E_h after 10 iterations with a dimension of 10^10. The study highlights a cooperative strategy in the latter iterations, which enhanced performance by sharing carryover bitstrings between populations, leading to improved energy descent behavior.
The analysis of resource utilization indicates that as iteration numbers increase, the classical wall time for diagonalization also rises, reflecting the enhanced quality of explored subspaces. The introduction of a load-balancing algorithm for task assignments significantly improved parallel performance, reducing execution time. The results show that the energy variance decreases with increasing subspace dimensions, allowing for extrapolations that closely align with DMRG reference energies. The extrapolated values for both clusters indicate that the proposed workflow effectively captures significant quantum correlations, demonstrating its potential in addressing complex chemistry problems with current quantum devices.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines a sophisticated energy optimization workflow that integrates quantum and classical computing resources to enhance the accuracy of ground state energy calculations for molecular systems, particularly iron-sulfur clusters. The authors demonstrate that the Coupled Cluster Singles and Doubles (CCSD) parameter initialization effectively yields accurate results for systems with up to 20 orbitals, but performance diminishes for larger systems. To address this, they employ Differential Evolution (DE), an evolutionary algorithm that optimizes quantum circuit parameters through a collaborative approach among multiple walkers in parameter space. The optimization process is designed to minimize idle computational resources by executing quantum and classical tasks in parallel, thereby improving efficiency.
The paper also discusses the execution of quantum circuits on Heron quantum processors, highlighting the challenges posed by noise and decoherence in current quantum devices. Strategies such as qubit selection based on connectivity constraints, dynamical decoupling to suppress decoherence, and configuration recovery using classical methods are employed to mitigate these issues. The classical component of the workflow, executed on the Fugaku supercomputer, involves diagonalization of the Hamiltonian using Davidson’s method, which is optimized for parallel computation. The authors report that their hybrid approach successfully addresses electronic structure problems that exceed the capabilities of classical methods alone, achieving significant improvements in energy calculations for the studied molecular systems.