9月15日消息，台湾的研究团队（Tzu-Wei Lin、Hirotoshi Hirai、Kuan-Chieh Huang、Zih-Chao Hong、Hui-Zhong Zhuang、Tsung-Hui Li）向arXiv提交论文（编号2609.16558），提出将基于采样的量子对角化（SQD）与定制耦合簇（TCC）理论相结合的SQD-TCC混合量子-经典计算框架，并应用于钛基茂金属催化剂体系的1-己烯生产反应研究。

钛基茂金属催化剂是α-烯烃（如1-己烯）工业生产的关键体系，其产品选择性取决于两个竞争过渡态的自由能差，预测精度须达到1 kcal/mol以内方能准确判定选择性——这对电子结构计算是极高要求。当前量子计算机可及的活性空间规模有限，大量动力学关联效应落在活性空间之外：仅用SQD无法在可行采样预算内给出收敛的相对能量。

研究团队的解决方案是分层处理：静态关联由SQD处理，动力学关联通过CCSD及其微扰三重激发扩展TCC(T)纳入。对决定1-己烯选择性的两个过渡态相对能的计算显示，SQD-TCC框架在精度与计算可行性之间达成平衡，达到选择性预测所需的能量分辨要求。

该工作展示了近期含噪声量子设备与经典高精度方法耦合在工业催化问题上的务实路径：对茂金属催化这类多参考特征明显（d轨道近简并）的过渡金属体系，纯经典CCSD(T)收敛困难，纯量子计算活性空间又不足，混合框架被认为是过渡期最有希望的方案。若该路线在更大催化体系上验证成功，将为聚烯烃工业催化剂的机理筛选与选择性设计提供新工具。 （来源：arXiv）