論文の概要: Variational quantum Gibbs state preparation with a truncated Taylor series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08797v2
• Date: Sun, 21 Nov 2021 01:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 00:48:40.567007
• Title: Variational quantum Gibbs state preparation with a truncated Taylor series
• Title（参考訳）: 歪んだテイラー級数による変分量子ギブス状態の準備
• Authors: Youle Wang, Guangxi Li, Xin Wang
• Abstract要約: 量子ギブス状態生成のための変分型ハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、パラメータ化量子回路を備えた短期量子コンピュータに実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.467503414303637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preparation of quantum Gibbs state is an essential part of quantum computation and has wide-ranging applications in various areas, including quantum simulation, quantum optimization, and quantum machine learning. In this paper, we propose variational hybrid quantum-classical algorithms for quantum Gibbs state preparation. We first utilize a truncated Taylor series to evaluate the free energy and choose the truncated free energy as the loss function. Our protocol then trains the parameterized quantum circuits to learn the desired quantum Gibbs state. Notably, this algorithm can be implemented on near-term quantum computers equipped with parameterized quantum circuits. By performing numerical experiments, we show that shallow parameterized circuits with only one additional qubit can be trained to prepare the Ising chain and spin chain Gibbs states with a fidelity higher than 95%. In particular, for the Ising chain model, we find that a simplified circuit ansatz with only one parameter and one additional qubit can be trained to realize a 99% fidelity in Gibbs state preparation at inverse temperatures larger than 2.
• Abstract（参考訳）: 量子ギブス状態の準備は、量子計算の不可欠な部分であり、量子シミュレーション、量子最適化、量子機械学習など、様々な分野で広く応用されている。 本稿では,量子ギブス状態生成のための変分ハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 まず,断続テイラー級数を用いて自由エネルギーを評価し,断続自由エネルギーを損失関数として選択する。 このプロトコルはパラメータ化された量子回路を訓練し、所望の量子ギブス状態を学ぶ。 このアルゴリズムは、パラメータ化量子回路を備えた短期量子コンピュータに実装することができる。 数値実験により,イジング鎖とスピン鎖ギブス状態を95%以上の忠実度で生成するために,追加の量子ビットが1つしか持たない浅いパラメータ化回路を訓練できることが示されている。 特に、Isingチェーンモデルでは、1つのパラメータと1つの追加量子ビットしか持たない単純化された回路アンサッツをトレーニングし、2より大きい逆温度でギブス状態の99%の忠実度を実現することができる。

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