論文の概要: Dynamical Self-energy Mapping (DSEM) for quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05441v2
• Date: Tue, 2 Feb 2021 21:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-29 07:33:58.597497
• Title: Dynamical Self-energy Mapping (DSEM) for quantum computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングのための動的自己エネルギーマッピング(DSEM)
• Authors: Diksha Dhawan, Mekena Metcalf, Dominika Zgid
• Abstract要約: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは、コヒーレンスに制限のある適度な数の量子ビットしか利用できない。 古典量子ハイブリッドアルゴリズムを用いて,NISQデバイス上での分子化学シミュレーションにおいて,この課題を回避する方法を提案する。
• 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: For noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices only a moderate number of qubits with a limited coherence is available thus enabling only shallow circuits and a few time evolution steps in the currently performed quantum computations. Here, we present how to bypass this challenge in practical molecular chemistry simulations on NISQ devices by employing a classical-quantum hybrid algorithm allowing us to produce a sparse Hamiltonian which contains only $\mathcal{O}(n^2)$ terms in a Gaussian orbital basis when compared to the $\mathcal{O}(n^4)$ terms of a standard Hamiltonian, where $n$ is the number of orbitals in the system. Classical part of this hybrid entails parameterization of the sparse, fictitious Hamiltonian in such a way that it recovers the self-energy of the original molecular system. Quantum machine then uses this fictitious Hamiltonian to calculate the self-energy of the system. We show that the developed hybrid algorithm yields very good total energies for small molecular test cases while reducing the depth of the quantum circuit by at least an order of magnitude when compared with simulations involving a full Hamiltonian.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは、コヒーレンスに制限のある適度な数の量子ビットしか利用できないため、現在実行されている量子計算において、浅い回路と数回の進化ステップしか実現できない。 本稿では,標準ハミルトニアンの$\mathcal{o}(n^4)$項と比較して,ガウス軌道基底において$\mathcal{o}(n^2)$項のみを含むスパースハミルトニアンを生成できる古典量子ハイブリッドアルゴリズムを用いて,nisqデバイスにおける分子化学シミュレーションにおいて,この課題を回避する方法を提案する。 このハイブリッドの古典的な部分は、元の分子系の自己エネルギーを回復するように、スパースで架空のハミルトンのパラメータ化を必要とする。 量子機械はこの架空のハミルトニアンを用いてシステムの自己エネルギーを計算する。 開発したハイブリッドアルゴリズムは, 完全ハミルトニアンを含むシミュレーションと比較して, 量子回路の深さを少なくとも1桁小さくしながら, 小型分子テストケースにおいて非常に良好な総エネルギーが得られることを示す。

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