ИИ и сложнейшие проблемы мира · Квантовая физика и квантовые вычисления · arXiv · 2026-10-26
Распределённые квантово-центричные суперкомпьютерные вычисления с многослойным генеративным обучением для межмолекулярных взаимодействий
Оригинальное название: Distributed Quantum-Centric Supercomputing with Multi-Layered Generative Learning for Intermolecular Interactions
Методы квантово-центрического суперкомпьютинга (QCSC) ограничены для больших активных пространств числом кубитов, глубиной схем, стоимостью семплирования и крупномасштабной диагонализацией. Авторы предлагают распределённый подход, который разбивает молекулярные задачи на параллельные подзадачи и восстанавливает глобальное решение двухэтапной агрегацией, а также многоуровневую генеративную модель. Для димеров воды и формамида он сократил размерность диагонализации до 95% и улучшил точность энергии на порядок по сравнению с обычным SQD, а для 120-кубитного гексамера воды разбил задачу на шесть 20-кубитных подсистем с результатами, хорошо согласующимися с классическими эталонными методами.