AIが解く世界の難問 · 量子物理・量子計算 · arXiv · 2026-10-26
生成学習を組み込んだ分散型量子中心スーパーコンピューティングによる分子間相互作用の計算
原題: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions
量子中心スーパーコンピューティング（QCSC）は、量子ビット数や回路深さ、大規模な対角化の負荷により大きな活性空間の計算に制約がある。本研究は問題を並列の小問題に分解し、ビット割当てと分断間相関の回復による二段階の集約で全体解を再構成する分散型フレームワークを提案する。生成学習を組み合わせて、水とホルムアミドの二量体では対角化次元を最大95%減らしつつSQDより一桁高いエネルギー精度を得たほか、水六量体の120量子ビット問題を20量子ビットの六つの部分系に分け、古典的参照法とよく一致する結果を示した。