論文の概要: Iterative Quantum Assisted Eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05638v2
- Date: Wed, 1 Sep 2021 10:45:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-29 07:18:29.079298
- Title: Iterative Quantum Assisted Eigensolver
- Title（参考訳）: 反復量子支援固有解法
- Authors: Kishor Bharti, Tobias Haug
- Abstract要約: 我々は、ハミルトニアン基底状態を近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは、現在の量子コンピュータに適した方法で、強力なKrylov部分空間法に基づいている。
- 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 task of estimating the ground state of Hamiltonians is an important
problem in physics with numerous applications ranging from solid-state physics
to combinatorial optimization. We provide a hybrid quantum-classical algorithm
for approximating the ground state of a Hamiltonian that builds on the powerful
Krylov subspace method in a way that is suitable for current quantum computers.
Our algorithm systematically constructs the Ansatz using any given choice of
the initial state and the unitaries describing the Hamiltonian. The only task
of the quantum computer is to measure overlaps and no feedback loops are
required. The measurements can be performed efficiently on current quantum
hardware without requiring any complicated measurements such as the Hadamard
test. Finally, a classical computer solves a well characterized quadratically
constrained optimization program. Our algorithm can reuse previous measurements
to calculate the ground state of a wide range of Hamiltonians without requiring
additional quantum resources. Further, we demonstrate our algorithm for solving
problems consisting of thousands of qubits. The algorithm works for almost
every random choice of the initial state and circumvents the barren plateau
problem.
- Abstract（参考訳）: ハミルトニアンの基底状態の推定のタスクは、固体物理学から組合せ最適化まで、多くの応用を含む物理学において重要な問題である。
我々は,現在の量子コンピュータに適した方法で,強力なクリロフ部分空間法に基づくハミルトニアン基底状態を近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは初期状態の任意の選択とハミルトニアンを記述するユニタリを用いてansatzを体系的に構成する。
量子コンピュータの唯一のタスクは重なりを測定することであり、フィードバックループは不要である。
測定は、アダマールテストのような複雑な測定を必要とすることなく、現在の量子ハードウェア上で効率的に行うことができる。
最後に、古典コンピュータは、よく特徴付けられる二次制約付き最適化プログラムを解く。
我々のアルゴリズムは、追加の量子資源を必要とせずに、以前の測定を再利用して、幅広いハミルトンの基底状態を計算することができる。
さらに,数千の量子ビットからなる問題を解くアルゴリズムを実証する。
このアルゴリズムは初期状態のほとんど全てのランダムな選択に対応し、不毛台地問題を回避する。
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