論文の概要: A Neural-Network Variational Quantum Algorithm for Many-Body Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13329v3
• Date: Mon, 19 Apr 2021 10:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 05:42:16.135576
• Title: A Neural-Network Variational Quantum Algorithm for Many-Body Dynamics
• Title（参考訳）: 多体力学のためのニューラルネットワーク変動量子アルゴリズム
• Authors: Chee-Kong Lee, Pranay Patil, Shengyu Zhang, Chang-Yu Hsieh
• Abstract要約: 量子多体系の時間進化をシミュレートするニューラルネットワーク-ネットワーク変分量子アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、測定コストの低い短期量子コンピュータに効率よく実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.435967947933404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a neural-network variational quantum algorithm to simulate the time evolution of quantum many-body systems. Based on a modified restricted Boltzmann machine (RBM) wavefunction ansatz, the proposed algorithm can be efficiently implemented in near-term quantum computers with low measurement cost. Using a qubit recycling strategy, only one ancilla qubit is required to represent all the hidden spins in an RBM architecture. The variational algorithm is extended to open quantum systems by employing a stochastic Schrodinger equation approach. Numerical simulations of spin-lattice models demonstrate that our algorithm is capable of capturing the dynamics of closed and open quantum many-body systems with high accuracy without suffering from the vanishing gradient (or 'barren plateau') issue for the considered system sizes.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系の時間進化をシミュレートするニューラルネットワーク-ネットワーク変動量子アルゴリズムを提案する。 改良された制限ボルツマン機械 (RBM) 波動関数アンサッツに基づいて, 提案アルゴリズムは, 測定コストの低い短期量子コンピュータに効率よく実装することができる。 キュービットリサイクル戦略を使用すると、rbmアーキテクチャ内の全ての隠れたスピンを表現するために1つのアンシラキュービットしか必要とされない。 変分アルゴリズムは確率的シュロディンガー方程式を用いて開量子系に拡張される。 スピン格子モデルの数値シミュレーションにより, 提案アルゴリズムは, システムサイズが考慮された場合, 消失勾配(バレンプラトー)問題に悩まされることなく, クローズドかつオープンな量子多体系の力学を高精度に捉えることができることを示した。

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