AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-26

अंतर-आणविक अंतःक्रियाओं के लिए बहु-स्तरीय जनरेटिव लर्निंग के साथ वितरित क्वांटम-केंद्रित सुपरकम्प्यूटिंग

मूल शीर्षक: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions

क्वांटम-केंद्रित सुपरकंप्यूटिंग (QCSC) विधियाँ बड़े सक्रिय स्थानों के लिए क्यूबिट संख्या, सर्किट गहराई, प्रतिचयन लागत और बड़े पैमाने के विकर्णीकरण द्वारा सीमित हैं। लेखक एक वितरित ढाँचा प्रस्तावित करते हैं जो आणविक समस्याओं को समानांतर उप-समस्याओं में विभाजित करता है और दो-चरणीय समुच्चयन के माध्यम से वैश्विक समाधान का पुनर्निर्माण करता है, साथ ही एक बहु-स्तरीय जनरेटिव मॉडल भी। पानी और फ़ॉर्मामाइड डाइमर के लिए इसने विकर्णीकरण की विमा को 95% तक घटाया और पारंपरिक SQD की तुलना में ऊर्जा की सटीकता को एक परिमाण-कोटि तक सुधारा, और 120-क्यूबिट वाले जल हेक्सामर के लिए इसने समस्या को छह 20-क्यूबिट उप-प्रणालियों में विभाजित किया, जिनके परिणाम पारंपरिक संदर्भ विधियों से अच्छी तरह मेल खाते हैं।

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