論文の概要: Correlation-Informed Permutation of Qubits for Reducing Ansatz Depth in
VQE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04996v1
- Date: Thu, 10 Sep 2020 17:07:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 00:36:29.122624
- Title: Correlation-Informed Permutation of Qubits for Reducing Ansatz Depth in
VQE
- Title（参考訳）: vqeにおけるアンサッツ深さ低減のためのqubitsの相関型置換
- Authors: Nikolay V. Tkachenko, James Sud, Yu Zhang, Sergei Tretiak, Petr M.
Anisimov, Andrew T. Arrasmith, Patrick J. Coles, Lukasz Cincio, Pavel A. Dub
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータ上の分子の電子構造問題を解く方法である。
本研究では,アンザッツ回路の深さを低減するための新しい手法を提案する。
我々のアプローチはPermVQEと呼ばれ、量子ハミルトニアンを解くために量子ビットを置換するVQEにさらなる最適化ループを追加する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1158760235626946
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is a method of choice to solve the
electronic structure problem for molecules on near-term gate-based quantum
computers. However, the circuit depth is expected to grow significantly with
problem size. Increased depth can both degrade the accuracy of the results and
reduce trainability. In this work, we propose a novel approach to reduce ansatz
circuit depth. Our approach, called PermVQE, adds an additional optimization
loop to VQE that permutes qubits in order to solve for the qubit Hamiltonian
that minimizes long-range correlations in the ground state. The choice of
permutations is based on mutual information, which is a measure of interaction
between electrons in spin-orbitals. Encoding strongly interacting spin-orbitals
into proximal qubits on a quantum chip naturally reduces the circuit depth
needed to prepare the ground state. For representative molecular systems, LiH,
H$_2$, (H$_2$)$_2$, H$_4$, and H$_3^+$, we demonstrate for linear qubit
connectivity that placing entangled qubits in close proximity leads to
shallower depth circuits required to reach a given eigenvalue-eigenvector
accuracy. This approach can be extended to any qubit connectivity and can
significantly reduce the depth required to reach a desired accuracy in VQE.
Moreover, our approach can be applied to other variational quantum algorithms
beyond VQE.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有ソルバ(varuational quantum eigensolver, vqe)は、短期ゲート型量子コンピュータにおける分子の電子構造問題を解決する方法である。
しかし,回路の深さは問題の大きさに応じて大きく増加することが期待される。
深さの増大は結果の精度を低下させ、トレーニング容易性を低下させる。
本研究では,ansatz回路の深さを減少させる新しい手法を提案する。
我々のアプローチはPermVQEと呼ばれ、基底状態における長距離相関を最小化する量子ハミルトニアンを解くためにキュービットを置換するVQEにさらなる最適化ループを追加する。
置換の選択は、スピン軌道中の電子間の相互作用の尺度である相互情報に基づいている。
強く相互作用するスピン軌道を量子チップ上の近位量子ビットに符号化すると、基底状態を作るのに必要な回路深さが自然に減少する。
代表的な分子系, LiH, H$_2$, (H$_2$)$_2$, H$_4$, H$_3^+$ に対して, 絡み合った量子ビットを近接に配置する線形量子ビット接続は, 与えられた固有値-固有ベクトルの精度に到達するために必要なより浅い深さ回路をもたらすことを示す。
このアプローチは任意の量子ビット接続に拡張でき、vqeで所望の精度に達するのに必要な深さを大幅に削減できる。
さらに,本手法は,VQE以外の変分量子アルゴリズムにも適用可能である。
関連論文リスト
- Characterizing randomness in parameterized quantum circuits through expressibility and average entanglement [39.58317527488534]
量子回路(PQC)は、その主応用の範囲外ではまだ完全には理解されていない。
我々は、量子ビット接続性に関する制約の下で、PQCにおけるランダム状態の生成を分析する。
生成した状態の分布の均一性の増加と絡み合いの発生との間には,どれだけ急激な関係があるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T17:32:55Z) - Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0]
この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。
本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:31:56Z) - A two-circuit approach to reducing quantum resources for the quantum lattice Boltzmann method [41.66129197681683]
CFD問題を解決するための現在の量子アルゴリズムは、単一の量子回路と、場合によっては格子ベースの方法を用いる。
量子格子ボルツマン法(QLBM)を用いた新しい多重回路アルゴリズムを提案する。
この問題は2次元ナビエ・ストークス方程式の流動関数-渦性定式化として鋳造され、2次元蓋駆動キャビティフローで検証および試験された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-20T15:32:01Z) - Single-Qubit Gates Matter for Optimising Quantum Circuit Depth in Qubit
Mapping [4.680722019621822]
本稿では,単一ビットゲートが回路深さに与える影響を考慮し,簡便かつ効率的な手法を提案する。
本手法は,回路深度を最適化する既存のQCTアルゴリズムと組み合わせることができる。
SABREに埋め込み,回路深度を50%, 平均27%まで低減できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T23:16:16Z) - Iterative Qubit Coupled Cluster using only Clifford circuits [36.136619420474766]
古典的に容易に生成できる理想的な状態準備プロトコルを特徴付けることができる。
繰り返し量子ビット結合クラスタ(iQCC)の変種を導入して,これらの要件を満たす手法を提案する。
本研究では, チタン系化合物Ti(C5H5)(CH3)3と (20, 20) 活性空間の複雑な系に研究を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-18T20:31:10Z) - Improving the Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers With Fewer
Qubits Using Orbital Optimization [5.266892492931388]
短期量子コンピュータは、情報を処理できる量子ビットの数と、一貫性のある実行が可能な回路の深さに制限される。
これまで、変量量子固有解法(VQE)のようなアルゴリズムの実験的な実証は、最小基底集合を用いた小さな分子に限られてきた。
本稿では、パラメータ化された部分ユニタリ変換を基底関数集合に適用した量子固有解法に軌道最適化スキームを組み込むことを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-30T17:50:23Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Gate-free state preparation for fast variational quantum eigensolver
simulations: ctrl-VQE [0.0]
VQEは現在、短期量子コンピュータ上で電子構造問題を解決するためのフラッグシップアルゴリズムである。
本稿では、状態準備に使用される量子回路を完全に取り除き、量子制御ルーチンに置き換える代替アルゴリズムを提案する。
VQEと同様に、最適化された目的関数は、量子ビットマップされた分子ハミルトニアンの期待値である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T17:53:09Z) - Machine Learning Optimization of Quantum Circuit Layouts [63.55764634492974]
本稿では量子回路マッピングQXXとその機械学習バージョンQXX-MLPを紹介する。
後者は、レイアウトされた回路の深さが小さくなるように最適なQXXパラメータ値を自動的に推論する。
近似を用いてレイアウト法を学習可能な経験的証拠を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-29T05:26:19Z) - MoG-VQE: Multiobjective genetic variational quantum eigensolver [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-08T20:44:50Z) - Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。