q# - Q# ResourcesEstimator 用于 1000 多个量子比特系统的量子化学

Question

这是关于量子化学问题的资源估计的 aq# 问题

在ResourcesEstimator的文档中，它指出...by executing the quantum operation without actually simulating the state of a quantum computer; for this reason, it can estimate resources for Q# operations that use thousands of qubits.

我想知道我们如何对数千个量子位进行量子化学模拟资源估计。尽管数千个量子比特的量子电路可以作为 ResourcesEstimator 的输入，但我不清楚如何使用本文档中描述的与 NWChem 端到端的传统工作流程生成量子电路。

据我了解，.nw 文件建议生成分子电子积分，该分子电子积分输出到 BroomBridge .yaml 文件，该文件加载到 GetGatecount 和类似的资源估计器。然而，在 1000+ 量子比特的化学模拟中，仅 yaml 文件的生成就需要在一台强大的计算机上花费数天时间，并且文件大小将达到千兆或 TB。

我的问题是；我们可以在不明确计算哈密顿矩阵元素的情况下进行这种资源估计吗？如果不是，您如何建议进行“多达数千个量子比特”的这些大规模资源估计？

谢谢你的帮助！[q#]

标签： q#

Answer 1

更准确的说法是“如果代码的经典部分可以在合理的时间内执行，它可以估计使用数千个量子比特的 Q# 操作的资源”。

QDK 资源估计器基本上是一个特殊的模拟器，它仍然“执行”它获得的 Q# 程序。然而，与完整状态或 Toffoli 模拟器不同的是，它不模拟门和测量对量子系统状态的影响 - 相反，它增加了跟踪资源估计器产生的指标的某些计数器。例如，如果您使用 T 门，它将增加 T 门的计数器，但不会触及泡利门或 CNOT 的计数器。

这意味着资源估计器可以运行比其他模拟器大得多的程序（全状态模拟器的主要限制来自需要更新系统的全状态，它比可用内存增长约 30-40 个量子位）。但它仍然需要能够运行程序，通过所有涉及的门和所有经典计算，即使通过门比在完整状态模拟器上轻得多。