論文の概要: Inverse iteration quantum eigensolvers assisted with a continuous variable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03236v2
• Date: Tue, 8 Mar 2022 02:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-29 18:07:09.059777
• Title: Inverse iteration quantum eigensolvers assisted with a continuous variable
• Title（参考訳）: 連続変数を用いた逆反復量子固有解法
• Authors: Min-Quan He, Dan-Bo Zhang, and Z. D. Wang
• Abstract要約: 本稿では,古典的逆電力反復法における量子コンピューティングのパワーを利用した逆繰り返し量子固有解法を提案する。 鍵となる要素は、コヒーレントハミルトニアン進化の線型結合として逆ハミルトニアンを構成することである。 様々な物理系に対して有限スキューズ法で数値シミュレーションを行った量子アルゴリズムを実演する。
• 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: The capacity for solving eigenstates with a quantum computer is key for ultimately simulating physical systems. Here we propose inverse iteration quantum eigensolvers, which exploit the power of quantum computing for the classical inverse power iteration method. A key ingredient is constructing an inverse Hamiltonian as a linear combination of coherent Hamiltonian evolution. We first consider a continuous-variable quantum mode (qumode) for realizing such a linear combination as an integral, with weights being encoded into a qumode resource state. We demonstrate the quantum algorithm with numerical simulations under finite squeezing for various physical systems, including molecules and quantum many-body models. We also discuss a hybrid quantum-classical algorithm that directly sums up Hamiltonian evolution with different durations for comparison. It is revealed that continuous-variable resources are valuable for reducing the coherent evolution time of Hamiltonians in quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 固有状態を量子コンピュータで解く能力は、最終的に物理系をシミュレートする鍵となる。 本稿では,量子計算のパワーを古典的逆パワー反復法に活用する逆反復量子固有解法を提案する。 鍵となる成分は、コヒーレントハミルトン進化の線形結合として逆ハミルトニアンを構築することである。 まず、そのような線形結合を積分として実現し、重みを量子化資源状態にエンコードする連続可変量子モード(qumode)を考える。 分子や量子多体モデルを含む様々な物理系に対して有限スキューズ法で数値シミュレーションを行い、量子アルゴリズムを実証する。 また,ハミルトニアン進化を異なる持続時間で直接要約するハイブリッド量子古典アルゴリズムについても考察する。 連続変数資源は量子アルゴリズムにおけるハミルトンのコヒーレントな進化時間を削減するのに有用であることが明らかになった。

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