論文の概要: Quantum restricted Boltzmann machine universal for quantum computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11970v3
• Date: Mon, 31 Aug 2020 02:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 12:28:44.932845
• Title: Quantum restricted Boltzmann machine universal for quantum computation
• Title（参考訳）: 量子計算のための量子制限ボルツマンマシン
• Authors: Yusen Wu, Chunyan Wei, Sujuan Qin, Qiaoyan Wen, and Fei Gao
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワークは、大規模な波動関数を表現する強力なツールを提供する。 重要なオープン問題は、単一層量子ニューラルネットワークの表現力境界が正確に何であるかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3411599646551196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The challenge posed by the many-body problem in quantum physics originates from the difficulty of describing the nontrivial correlations encoded in the many-body wave functions with high complexity. Quantum neural network provides a powerful tool to represent the large-scale wave function, which has aroused widespread concern in the quantum superiority era. A significant open problem is what exactly the representational power boundary of the single-layer quantum neural network is. In this paper, we design a 2-local Hamiltonian and then give a kind of Quantum Restricted Boltzmann Machine (QRBM, i.e. single-layer quantum neural network) based on it. The proposed QRBM has the following two salient features. (1) It is proved universal for implementing quantum computation tasks. (2) It can be efficiently implemented on the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. We successfully utilize the proposed QRBM to compute the wave functions for the notable cases of physical interest including the ground state as well as the Gibbs state (thermal state) of molecules on the superconducting quantum chip. The experimental results illustrate the proposed QRBM can compute the above wave functions with an acceptable error.
• Abstract（参考訳）: 量子物理学における多体問題によって生じる課題は、複雑性の高い多体波動関数で符号化される非自明な相関を記述することが難しいことに由来する。 量子ニューラルネットワーク(quantum neural network)は、大規模波動関数を表現する強力なツールを提供する。 重要なオープン問題は、単一層量子ニューラルネットワークの表現力境界が正確に何であるかである。 本稿では,2局所ハミルトニアンを設計し,それに基づいて量子制限ボルツマンマシン(QRBM,すなわち単一層量子ニューラルネットワーク)を提供する。 提案するqrbmには以下の2つの特徴がある。 1)量子計算タスクの実装には普遍的であることが証明された。 (2)ノイズの多い中間スケール量子(nisq)デバイス上で効率的に実装できる。 提案したQRBMを用いて、超伝導量子チップ上の分子のギブス状態(熱状態)だけでなく基底状態を含む物理的関心の顕著な場合の波動関数の計算に成功した。 実験の結果,提案したQRBMは許容誤差で上記の波動関数を計算できることがわかった。

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