論文の概要: Accelerated variational algorithms for digital quantum simulation of
many-body ground states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09415v3
- Date: Tue, 15 Sep 2020 02:37:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-13 17:49:50.528986
- Title: Accelerated variational algorithms for digital quantum simulation of
many-body ground states
- Title（参考訳）: 多体基底状態のディジタル量子シミュレーションのための加速変分アルゴリズム
- Authors: Chufan Lyu, Victor Montenegro, Abolfazl Bayat
- Abstract要約: 量子シミュレータのキーとなる応用の1つは、多体系の基底状態をエミュレートすることである。
変分法は、多体系の基底状態をエミュレートする量子シミュレータでも提案され、実現されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the key applications for the emerging quantum simulators is to emulate
the ground state of many-body systems, as it is of great interest in various
fields from condensed matter physics to material science. Traditionally, in an
analog sense, adiabatic evolution has been proposed to slowly evolve a simple
Hamiltonian, initialized in its ground state, to the Hamiltonian of interest
such that the final state becomes the desired ground state. Recently,
variational methods have also been proposed and realized in quantum simulators
for emulating the ground state of many-body systems. Here, we first provide a
quantitative comparison between the adiabatic and variational methods with
respect to required quantum resources on digital quantum simulators, namely the
depth of the circuit and the number of two-qubit quantum gates. Our results
show that the variational methods are less demanding with respect to these
resources. However, they need to be hybridized with a classical optimization
which can converge slowly. Therefore, as the second result of the paper, we
provide two different approaches for speeding the convergence of the classical
optimizer by taking a good initial guess for the parameters of the variational
circuit. We show that these approaches are applicable to a wide range of
Hamiltonian and provide significant improvement in the optimization procedure.
- Abstract（参考訳）: 量子シミュレータにおける重要な応用の一つは多体系の基底状態をエミュレートすることであり、凝縮物物理学から物質科学まで様々な分野に興味を持っている。
伝統的に、アナログ的な意味で、断熱的進化は、その基底状態において初期化された単純なハミルトン状態が、最終状態が所望の基底状態となるような関心のハミルトン状態にゆっくりと進化するように提案されている。
近年,多体系の基底状態をエミュレートする量子シミュレータにおいて,変分法が提案され,実現されている。
本稿では,まず,ディジタル量子シミュレータにおける必要な量子資源,すなわち回路の深さと2量子ビットの量子ゲート数について,断熱的手法と変分的手法の定量的比較を行った。
以上の結果から,これらの資源に対する変動手法の需要は低かった。
しかし、それらはゆっくりと収束できる古典的な最適化とハイブリッド化する必要がある。
そこで,本論文の2番目の結果として,変分回路のパラメータを推定し,古典的オプティマイザの収束を高速化するための2つのアプローチを提案する。
これらのアプローチは広範囲のハミルトニアンに適用可能であり,最適化手順の大幅な改善が期待できる。
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