論文の概要: Contextual Subspace Variational Quantum Eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10027v2
- Date: Wed, 12 May 2021 14:06:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-23 17:08:10.187125
- Title: Contextual Subspace Variational Quantum Eigensolver
- Title（参考訳）: 文脈部分空間変動量子固有解法
- Authors: William M. Kirby, Andrew Tranter, and Peter J. Love
- Abstract要約: ハミルトンの基底状態エネルギーを近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムについて述べる。
化学的精度に達するために必要な量子ビットの数は2倍以上削減できる。
このことは、CS-VQEがノイズの多い中間スケール量子デバイス上での固有値計算に有望なアプローチであることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We describe the contextual subspace variational quantum eigensolver (CS-VQE),
a hybrid quantum-classical algorithm for approximating the ground state energy
of a Hamiltonian. The approximation to the ground state energy is obtained as
the sum of two contributions. The first contribution comes from a noncontextual
approximation to the Hamiltonian, and is computed classically. The second
contribution is obtained by using the variational quantum eigensolver (VQE)
technique to compute a contextual correction on a quantum processor. In general
the VQE computation of the contextual correction uses fewer qubits and
measurements than the VQE computation of the original problem. Varying the
number of qubits used for the contextual correction adjusts the quality of the
approximation. We simulate CS-VQE on tapered Hamiltonians for small molecules,
and find that the number of qubits required to reach chemical accuracy can be
reduced by more than a factor of two. The number of terms required to compute
the contextual correction can be reduced by more than a factor of ten, without
the use of other measurement reduction schemes. This indicates that CS-VQE is a
promising approach for eigenvalue computations on noisy intermediate-scale
quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ハミルトニアンの基底状態エネルギーを近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムCS-VQEについて述べる。
基底状態エネルギーに対する近似は2つの寄与の和として得られる。
最初の寄与は、ハミルトニアンへの非文脈近似から来ており、古典的に計算される。
第2の貢献は、変分量子固有ソルバ(vqe)技術を用いて量子プロセッサ上で文脈補正を計算することで得られる。
一般に、文脈補正のVQE計算は、元の問題のVQE計算よりも少ないキュービットと測定を使用する。
文脈補正に使用する量子ビットの数は近似の品質を調整する。
小分子のテープ状ハミルトニアンのCS-VQEをシミュレートし, 化学的精度に到達するために必要な量子ビットの数を2倍に削減できることを示した。
文脈補正を計算するのに必要な用語の数は、他の測定値削減スキームを使わずに、10分の1以上削減できる。
これは cs-vqe が雑音中規模量子デバイス上での固有値計算に有望なアプローチであることを示している。
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