論文の概要: Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16269v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 18:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 03:29:44.602530
• Title: Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation
• Title（参考訳）: デジタル量子シミュレーションのための強化学習
• Authors: Adrien Bolens and Markus Heyl
• Abstract要約: 本稿では,デジタル量子シミュレーションに最適化された量子回路を構築するための強化学習アルゴリズムを提案する。 我々は、長い時間と大きなシステムサイズで3つの絡み合ったゲートを持つ物理オブザーバブルを再生する量子回路を一貫して取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital quantum simulation is a promising application for quantum computers. Their free programmability provides the potential to simulate the unitary evolution of any many-body Hamiltonian with bounded spectrum by discretizing the time evolution operator through a sequence of elementary quantum gates, typically achieved using Trotterization. A fundamental challenge in this context originates from experimental imperfections for the involved quantum gates, which critically limits the number of attainable gates within a reasonable accuracy and therefore the achievable system sizes and simulation times. In this work, we introduce a reinforcement learning algorithm to systematically build optimized quantum circuits for digital quantum simulation upon imposing a strong constraint on the number of allowed quantum gates. With this we consistently obtain quantum circuits that reproduce physical observables with as little as three entangling gates for long times and large system sizes. As concrete examples we apply our formalism to a long range Ising chain and the lattice Schwinger model. Our method makes larger scale digital quantum simulation possible within the scope of current experimental technology.
• Abstract（参考訳）: デジタル量子シミュレーションは量子コンピュータにとって有望な応用である。 その自由プログラマビリティは、時間進化作用素を基本的な量子ゲートの列を通じて離散化することで、有界スペクトルを持つ多体ハミルトンのユニタリ進化をシミュレートすることができる。 この文脈における根本的な課題は、関連する量子ゲートの実験的不完全性から来ており、到達可能なゲートの数を合理的な精度で制限し、従って達成可能なシステムサイズとシミュレーション時間が決定的に制限される。 本研究では,量子ゲート数に強い制約を課すことで,ディジタル量子シミュレーションのための最適化量子回路を体系的に構築する強化学習アルゴリズムを提案する。 これにより、長い時間と大きなシステムサイズで3つの絡み合ったゲートを持つ物理観測可能な量子回路を一貫して取得する。 具体例として、我々の形式主義を長い範囲のイジング連鎖と格子シュウィンガーモデルに適用する。 本手法は,現在の実験技術の範囲内で大規模ディジタル量子シミュレーションを可能にする。

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