論文の概要: Computation of molecular excited states on IBM quantum computers using a
discriminative variational quantum eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04941v2
- Date: Mon, 12 Apr 2021 09:53:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 13:08:43.017314
- Title: Computation of molecular excited states on IBM quantum computers using a
discriminative variational quantum eigensolver
- Title（参考訳）: 微分変分量子固有解器を用いたIBM量子コンピュータ上の分子励起状態の計算
- Authors: Jules Tilly, Glenn Jones, Hongxiang Chen, Leonard Wossnig, Edward
Grant
- Abstract要約: 分子励起状態を決定するための変分量子機械学習法を提案する。
分子ハミルトニアンの固有状態を反復的に見つけるために、タンデムで動く2つのパラメタライズド量子回路と変分量子固有解器(VQE)を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.965964228590342
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Solving for molecular excited states remains one of the key challenges of
modern quantum chemistry. Traditional methods are constrained by existing
computational capabilities, limiting the complexity of the molecules that can
be studied or the accuracy of the results that can be obtained. Several quantum
computing methods have been suggested to address this limitation. However,
these typically have hardware requirements which may not be achieved in the
near term. We propose a variational quantum machine learning based method to
determine molecular excited states aiming at being as resilient as possible to
the defects of early Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers and
demonstrate an implementation for H2 on IBMQ. Our method uses a combination of
two parametrized quantum circuits, working in tandem, combined with a
Variational Quantum Eigensolver (VQE) to iteratively find the eigenstates of a
molecular Hamiltonian.
- Abstract（参考訳）: 分子励起状態の解法は現代量子化学の重要な課題の1つである。
従来の手法は既存の計算能力によって制約されており、研究できる分子の複雑さや、得られる結果の精度を制限している。
この制限に対処するためにいくつかの量子コンピューティング手法が提案されている。
しかし、それらは通常、短期的には達成できないハードウェア要件を持っている。
我々は,初期ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータの欠陥に対して,分子励起状態が可能な限りレジリエントであることを目的とした変動量子機械学習法を提案し,IBMQ上のH2の実装を実証した。
本手法では,タンデムで動作する2つのパラメトリズド量子回路と変分量子固有解法(vqe)を組み合わせて,分子ハミルトニアンの固有状態を求める。
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