論文の概要: Hybrid quantum-classical algorithms for solving quantum chemistry in
Hamiltonian-wavefunction space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09014v1
- Date: Thu, 20 Aug 2020 15:08:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 12:14:22.012239
- Title: Hybrid quantum-classical algorithms for solving quantum chemistry in
Hamiltonian-wavefunction space
- Title（参考訳）: ハミルトン波動関数空間における量子化学を解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズム
- Authors: Zhan-Hao Yuan, Tao Yin, Dan-Bo Zhang
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は典型的には量子回路の変分パラメータを最適化し、量子系の固有状態を作成する。
本稿では、ハミルトニアン誘導体をVQEに組み込み、いくつかのハイブリッド量子古典アルゴリズムを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3093890460224435
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational quantum eigensolver~(VQE) typically optimizes variational
parameters in a quantum circuit to prepare eigenstates for a quantum system.
Its applications to many problems may involve a group of Hamiltonians, e.g.,
Hamiltonian of a molecule is a function of nuclear configurations. In this
paper, we incorporate derivatives of Hamiltonian into VQE and develop some
hybrid quantum-classical algorithms, which explores both Hamiltonian and
wavefunction spaces for optimization. Aiming for solving quantum chemistry
problems more efficiently, we first propose mutual gradient descent algorithm
for geometry optimization by updating parameters of Hamiltonian and
wavefunction alternatively, which shows a rapid convergence towards equilibrium
structures of molecules. We then establish differential equations that governs
how optimized variational parameters of wavefunction change with intrinsic
parameters of the Hamiltonian, which can speed up calculation of energy
potential surface. Our studies suggest a direction of hybrid quantum-classical
algorithm for solving quantum systems more efficiently by considering spaces of
both Hamiltonian and wavefunction.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有ソルバ~(vqe)は一般に量子回路の変分パラメータを最適化し、量子系の固有状態を生成する。
多くの問題に対するその応用は、分子のハミルトニアンが核配置の関数であるようなハミルトニアンのグループを含むかもしれない。
本稿では,ハミルトニアンの微分をvqeに取り入れ,最適化のためのハミルトニアン空間と波動関数空間を探索するハイブリッド量子古典アルゴリズムを開発した。
量子化学問題をより効率的に解くことを目的として,ハミルトニアンと波動関数のパラメータを交互に更新することで幾何最適化のための相互勾配降下アルゴリズムを提案する。
次に、ハミルトニアンの固有パラメータで波動関数の変動パラメータがいかに最適化されるかを決定する微分方程式を構築し、エネルギーポテンシャル曲面の計算を高速化する。
本研究は、ハミルトニアンと波動関数の両方の空間を考慮し、量子システムをより効率的に解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズムの方向性を示唆する。
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