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Tutoriel : Estimer les ressources d’un problème de chimie quantique

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Dans ce tutoriel, vous estimez les ressources physiques requises pour calculer l’énergie d’un hamiltonien à une précision chimique de 1 mHa à l’aide de l’estimateur de ressources Azure Quantum.

Ce didacticiel présente les procédures suivantes :

  • Clonez un exemple de référentiel à partir de GitHub.
  • Utilisez les fichiers FCIDUMP comme paramètres d’argument pour la modélisation chimique et les applications de simulation.
  • Exécutez l’estimation des ressources pour un problème à grande échelle, qui est un échantillon de chimie double factorisé.

Prérequis

  • Un environnement Python avec Python et Pip installés.

  • La dernière version de Visual Studio Code avec le Kit de développement Azure Quantum et les extensions Python installées.

  • Le dernier package Azure Quantum qsharp et numpy les scipy packages.

    python -m pip install --upgrade qsharp numpy scipy

Conseil

Vous n’avez pas besoin d’avoir un compte Azure pour exécuter l’estimateur de ressource local.

Décrire le problème

Dans ce tutoriel, vous évaluez les estimations des ressources physiques de l’algorithme de qubitisation décrit dans Phys. Rev. Research 3, 033055 (2021) pour calculer l’énergie d’un utilisateur hamiltonien fourni à la précision chimique de 1 mHa.

L’algorithme quantique qui calcule l’énergie du hamiltonien est basé sur la qubitisation double factorisée. Le hamiltonien est décrit en termes d’intégrales à un et deux électrons dans les fichiers FCIDUMP (interaction de configuration complète) fournis qui sont disponibles via un URI HTTPS.

L’approche de qubitisation est basée sur l’estimation de phase quantique, mais au lieu de construire l'$U standard = \exp{(-i H/\alpha)}$ à partir de la matrice hamiltonienne $H$, on prend $U = \exp{(-i \sin^{-1} (H/\alpha))}$, qui peut généralement être implémenté avec moins de ressources. À l’aide de la double factorisation, $H$ est représentée de manière compacte par une combinaison d’un choix judicieux d’orbitales et de compression.

Charger l’exemple dans Visual Studio Code

Le code de ce didacticiel se trouve dans le référentiel d’exemples Q#, sous estimation/df-chimie. Nous vous recommandons de cloner le référentiel sur votre ordinateur local pour exécuter l’exemple.

Pour cloner le référentiel, exécutez la commande suivante à partir de votre terminal :

git clone https://github.com/microsoft/qsharp.git

Sélectionner et passer un fichier FCIDUMP

Dans cet exemple, le hamiltonien est décrit en termes d’intégrales à un et deux électrons au format FCIDUMP. Vous pouvez choisir l’un des fichiers FCIDUMP dans le tableau suivant ou sélectionner votre propre fichier FCIDUMP disponible sur votre ordinateur ou en ligne via un URI HTTPS accessible publiquement.

URI Nom de l’instance Description
https://aka.ms/fcidump/XVIII-cas4-fb-64e-56o XXX-cas4-fb-64e56o 64 électrons, 56 espace actif orbital de l’un des intermédiaires stables dans le cycle de fixation du carbone catalyzé de ruthénium.
https://aka.ms/fcidump/nitrogenase-54e-54o nitrogenase_54orbital 54 électrons, 54 espace actif orbital du cœur actif de l’azote.
https://aka.ms/fcidump/fe2s2-10e-40o fe2s2-10e-40o 10 électrons, 40 espace actif orbital du cluster [2Fe, 2S].
https://aka.ms/fcidump/polyyne-24e-24o polyyne-24e-24o 24 électrons, 24 espace actif orbital de la molécule polyyne.
https://aka.ms/fcidump/n2-10e-8o n2-10e-8o 10 électrons, 8 espace actif orbital de l’azote dissocié à 3 distance Angstrom.

Pour passer le fichier FCIDUMP, vous devez exécuter le fichier chemistry.py et passer le nom de fichier ou l’URI FCIDUMP en tant qu’argument à l’aide de l’un ou --fcidumpfilede l’autre-f.

usage: chemistry.py [-h] [-f FCIDUMPFILE]

options:
  -h, --help           
  -f FCIDUMPFILE, --fcidumpfile FCIDUMPFILE

Exécuter l’exemple de chimie

  1. Dans Visual Studio Code, ouvrez le dossier dans lequel vous avez cloné l’exemple de référentiel Q#.

  2. Ouvrez un nouveau terminal, Terminal -> Nouveau terminal, puis accédez au répertoire où se trouve l’exemple de chimie quantique. Par exemple, si vous clonez l’exemple de référentiel Q# sur votre ordinateur local, le chemin est qsharp/samples/estimation/df-chemistry.

  3. Exécutez le fichier chemistry.py et transmettez le fichier FCIDUMP. Par exemple, la commande suivante télécharge le fichier FCIDUMP n2-10e-8o dans le dossier de travail et exécute l’estimation des ressources pour celle-ci.

    python chemistry.py -f https://aka.ms/fcidump/n2-10e-8o

    Après cela, vous pouvez passer le chemin d’accès au fichier téléchargé au script à la place.

    python chemistry.py -f n2-10e-8o

  4. Le résultat de l’estimation des ressources s’affiche dans le terminal. Par exemple, la sortie suivante montre l’estimation des ressources pour le fichier FCIDUMP n2-10e-8o .

    Algorithm runtime: 19 mins
Number of physical qubits required: 207.60k
For more detailed resource counts, see file resource_estimate.json

Remarque

Après avoir exécuté le fichier chemistry.py, un fichier resource_estimation.json est créé dans le dossier de travail. Le fichier resource_estimation.json contient la sortie détaillée de l’estimateur de ressources. Il s’agit des paramètres de travail, des nombres physiques, des propriétés de fabrique T, des nombres logiques et des propriétés qubit logiques.

Modifier les target paramètres

  1. Ouvrez le fichier chemistry.py .

  2. Les target paramètres de l’estimation de la ressource se trouvent dans l’appel au qsharp.estimate fichier chemistry.py. L’extrait de code suivant montre les paramètres utilisés dans ce didacticiel.

    # Get resource estimates
res = qsharp.estimate(qsharp_string,
                      params={"errorBudget": 0.01,
                              "qubitParams": {"name": "qubit_maj_ns_e6"},
                              "qecScheme": {"name": "floquet_code"}})

  3. Si vous souhaitez modifier les target paramètres, vous pouvez le faire en modifiant l’extrait de code précédent. Par exemple, l’extrait de code suivant montre comment modifier le budget d’erreur sur 0.333. Pour plus d’informations, consultez Personnaliser les target paramètres de l’estimateur de ressources.

    # Get resource estimates
res = qsharp.estimate(qsharp_string,
                      params={"errorBudget": 0.333,
                              "qubitParams": {"name": "qubit_maj_ns_e6"},
                              "qecScheme": {"name": "floquet_code"}})

Pourquoi les applications de chimie de l’informatique quantique sont importantes ?

Ce tutoriel représente une première étape pour intégrer l’estimation des ressources des solutions quantiques aux problèmes de structure électronique. L’une des applications les plus importantes des ordinateurs quantiques mis à l’échelle résout des problèmes de chimie quantique. La simulation de systèmes mécaniques quantiques complexes a le potentiel de déverrouiller des percées dans des domaines tels que la capture de carbone, l’insécurité alimentaire et la conception de meilleurs carburants et matériaux.

Par exemple, l’un des fichiers FCIDUMP fournis dans cet exemple, nitrogenase_54orbital, décrit l’enzyme d’azote. Si vous pourriez simuler avec précision le fonctionnement de cette enzyme au niveau quantique, cela pourrait nous aider à comprendre comment la produire à grande échelle. Vous pouvez remplacer le processus hautement gourmand en énergie qui est utilisé pour produire suffisamment d’engrais pour nourrir la planète. Cela a le potentiel de réduire l’empreinte carbone mondiale et d’aider à résoudre les préoccupations relatives à l’insécurité alimentaire dans une population croissante.

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances, voici quelques expériences que vous pouvez essayer :

  • Estimer certains fichiers FCIDUMP personnalisés.
  • Modifiez les hypothèses sur l’ordinateur target quantique en fournissant des paramètres qubit personnalisés.
  • Consultez les autres exemples de notebooks d’estimation de ressources dans la galerie d’exemples Azure Quantum.

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