Development of a hybrid quantum-classical electron structure simulation framework based on neural network quantum states
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064522
교육부
한국연구재단
성균관대학교산학협력단
YANG DAVID CHANG MO
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
경기도 수원시
화학 > 물리화학 > 양자화학/전산화학
... 이내)를 유지하면서 회로 깊이·shot 수·고전 연산량 중 하나 이상에서 이득이 발생하는 매개변수 영역을 phase diagram으로 규명하는 것이 핵심 산출물임. 과제 종료 시점까지 NNQS 기반 통합 워크플로의 오픈소스 구현체, NISQ 시뮬레이터 및 클라우드 양자 기기에서의 실험 검증 결과, 자원 스케일링 분석 논문 시퀀스를 완성하는 것을 도달점으로 설정함.
본 과제의 연구개발 내용은 4단계로 구성됨. 1단계(1차년도 6개월)에서는 NAQS 및 QiankunNet을 참고하여 2차 양자화 NNQS를 구현하고, 파동함수를 자기회귀적 조건부 확률 p(x)=Π_i p(x_i | x_{<i})로 인수분해하여 MCMC 없이 직접 표집함. MCTS를 도입해 전자수·스핀 보존 조건을 만족하는 유효 전자구성만 탐색하고, 소형 ...
활용방안: 2차 양자화 NNQS·자기회귀 표집·MCTS·Jordan-Wigner 변환·부분공간 VQE·그림자 토모그래피 통합 워크플로를 오픈소스 패키지로 공개하여, 국내 계산화학·재료·물리 연구자들이 중간 규모 강상관 분자계 전자구조 계산에 즉시 활용할 수 있도록 함. 전이금속 촉매, Fe?S 클러스터, Fenton 반응 등 난제 계에서 고전 CCSD(T)...