論文の概要: MoG-VQE: Multiobjective genetic variational quantum eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04424v1
- Date: Wed, 8 Jul 2020 20:44:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 23:21:33.337728
- Title: MoG-VQE: Multiobjective genetic variational quantum eigensolver
- Title（参考訳）: mog-vqe:多目的遺伝的変分量子固有解法
- Authors: D. Chivilikhin, A. Samarin, V. Ulyantsev, I. Iorsh, A. R. Oganov, O.
Kyriienko
- Abstract要約: 変分量子固有解法 (VQE) は、近距離量子コンピュータのための最初の実用的なアルゴリズムとして登場した。
本稿では,低深度と精度の向上を両立させる手法を提案する。
2ビットゲート数の10倍近く削減されるのを、標準のハードウェア効率のアンサッツと比較して観察する。
- 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: Variational quantum eigensolver (VQE) emerged as a first practical algorithm
for near-term quantum computers. Its success largely relies on the chosen
variational ansatz, corresponding to a quantum circuit that prepares an
approximate ground state of a Hamiltonian. Typically, it either aims to achieve
high representation accuracy (at the expense of circuit depth), or uses a
shallow circuit sacrificing the convergence to the exact ground state energy.
Here, we propose the approach which can combine both low depth and improved
precision, capitalizing on a genetically-improved ansatz for hardware-efficient
VQE. Our solution, the multiobjective genetic variational quantum eigensolver
(MoG-VQE), relies on multiobjective Pareto optimization, where topology of the
variational ansatz is optimized using the non-dominated sorting genetic
algorithm (NSGA-II). For each circuit topology, we optimize angles of
single-qubit rotations using covariance matrix adaptation evolution strategy
(CMA-ES) -- a derivative-free approach known to perform well for noisy
black-box optimization. Our protocol allows preparing circuits that
simultaneously offer high performance in terms of obtained energy precision and
the number of two-qubit gates, thus trying to reach Pareto-optimal solutions.
Tested for various molecules (H$_2$, H$_4$, H$_6$, BeH$_2$, LiH), we observe
nearly ten-fold reduction in the two-qubit gate counts as compared to the
standard hardware-efficient ansatz. For 12-qubit LiH Hamiltonian this allows
reaching chemical precision already at 12 CNOTs. Consequently, the algorithm
shall lead to significant growth of the ground state fidelity for near-term
devices.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、短期量子コンピュータのための最初の実用的なアルゴリズムとして登場した。
その成功は主に選択された変分アンザッツに依存し、ハミルトニアンの近似基底状態を作成する量子回路に対応する。
典型的には、高い表現精度(回路深度を犠牲にして)を達成するか、あるいは正確な基底エネルギーへの収束を犠牲にする浅い回路を使用する。
本稿では,低深度と精度の向上を両立させる手法を提案し,ハードウェア効率の良いVQEのための遺伝的改良アンサッツを考案した。
本手法は多目的遺伝的変分量子固有解法 (MoG-VQE) を多目的パレート最適化に頼り, 非支配的ソート遺伝的アルゴリズム (NSGA-II) を用いて変分アンザッツの位相を最適化する。
各回路トポロジに対して、共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)を用いて、単一キュービット回転の角度を最適化する。
提案プロトコルでは, 得られたエネルギー精度と2ビットゲート数の両面で高い性能を同時に提供する回路を作成できるので, パレート最適解に到達しようと試みる。
種々の分子 (H$_2$, H$_4$, H$_6$, BeH$_2$, LiH) に対して実験を行い, 標準のハードウェア効率のアンサッツと比較して, 2量子ゲート数の約10倍の減少を観測した。
12量子ビットのLiHハミルトニアンでは、既に12個のCNOTで化学的精度に達することができる。
その結果、アルゴリズムは、短期デバイスに対する基底状態の忠実度を著しく向上させる。
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