论文页面 - Generative Quantum-inspired Kolmogorov-Arnold Eigensolver

来源：https://huggingface.co/papers/2605.04604 作者：

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摘要

生成式量子启发 Kolmogorov-Arnold 特征求解器降低了量子化学工作流中的经典计算开销，同时保持了准确性，并改善了强关联系统的收敛性。

高性能计算（HPC）对于规模化的量子化学工作流日益重要，此类工作流将经典生成模型、量子电路模拟（https://huggingface.co/papers?q=quantum%20circuit%20simulation）和选择组态相互作用后处理相结合。我们提出了生成式量子启发 Kolmogorov-Arnold 特征求解器（GQKAE），作为生成式量子特征求解器（https://huggingface.co/papers?q=generative%20quantum%20eigensolver）（GQE）的参数高效扩展（https://huggingface.co/papers?q=parameter-efficient%20extension），用于量子化学。GQKAE 将 GPT 风格生成式特征求解器中参数密集的前馈网络组件替换为混合量子启发 Kolmogorov-Arnold 网络模块（https://huggingface.co/papers?q=Kolmogorov-Arnold%20network%20modules），形成紧凑的 HQKANsformer（https://huggingface.co/papers?q=HQKANsformer）骨干。该方法保留了自回归算子选择（https://huggingface.co/papers?q=autoregressive%20operator%20selection）和量子选择组态相互作用（https://huggingface.co/papers?q=quantum-selected%20configuration%20interaction）评估流程，同时使用单比特 DatA Re-Uploading ActivatioN 模块（https://huggingface.co/papers?q=single-qubit%20DatA%20Re-Uploading%20ActivatioN%20modules）提供富有表现力的非线性映射。在 H4、N2、LiH、C2H6、H2O 和 H2O 二聚体上的数值基准测试表明，GQKAE 达到了与基于 GPT 的 GQE 架构相当的化学精度，同时可训练参数和内存减少了约 66%，并改善了墙钟性能。对于 N2 和 LiH 等强关联系统，GQKAE 还改善了收敛行为和最终能量误差。这些结果表明，量子启发 Kolmogorov-Arnold 网络可以降低经典侧开销，同时保持电路生成质量，为近期量子平台（https://huggingface.co/papers?q=near-term%20quantum%20platforms）上的 HPC-量子协同设计提供了一条可扩展的路径。

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