IQM与大众展示QC-AFQMC算法及实验进展
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IQM与大众展示QC-AFQMC算法及实验进展
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AI 综述
IQM Quantum Computers 与大众集团创新部门展示量子-经典混合电子结构算法 QC-AFQMC 的算法与实验进展,将每步经典后处理复杂度从 Õ(N⁵·⁵) 降至 Õ(N⁴·⁵)。该算法用于模拟下一代锂电池化学的电子结构。 团队给出的基准结果显示:50 轨道体系下经典执行时间最多缩短 124 倍,100 轨道估计加速 248 倍。实验方面,团队在 54 比特的 IQM Emerald 超导处理器上,结合 MPS 张量网络误差过滤方法计算了拉伸 H8 链的基态能量。
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最新进展11月6日 10:46
IQM 与大众推进 QC-AFQMC 混合算法,模拟下一代锂电池化学报道时间线
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11月6日
- Quantum Computing ReportIQM 与大众推进 QC-AFQMC 混合算法,模拟下一代锂电池化学
IQM Quantum Computers 与大众集团创新部门展示 QC-AFQMC 混合电子结构算法在算法和实验上的进展,将每步经典后处理复杂度从 Õ(N5.5) 降至 Õ(N4.5),50 轨道基准下经典执行时间最多缩短 124 倍,100 轨道估计加速 248 倍。团队在 54 比特的 IQM Emerald 超导处理器上结合 MPS 张量网络误差过滤计算拉伸 H8 链基态能量。
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