量子科技中心_量科网

量子流（QFlow）算法为在混合量子-经典架构上描述关联多体系统提供了一种资源高效的框架。通过并行利用量子与经典资源，QFlow为实现真实系统的模拟提供了一条可扩展的路径。在本快报中，该团队报告了基于单双激发模型的QFlow形式体系的高性能计算（HPC）实现。该工作展示了其在包含82个和114个轨道的目标空间上的性能，其中流过程涵盖了所有6个活性电子在6个活性轨道类型的活性空间。在最大的QFlow模拟中，该研究利用等效12个量子比特优化了117万个波函数参数。尽管底层活性空间问题所需的量子比特数量较少，但对于由动力学关联效应主导的系统（这类系统对现有量子算法仍具挑战性），该方法恢复了通过耦合簇单双激发（CCSD）方法获得的总关联能的95%以上。该团队进一步证明，QFlow形式体系在带有弥散函数的扩展基组中仍保持高精度，这凸显了其在真实大规模量子化学模拟中的潜力。