論文の概要: An optimal quantum sampling regression algorithm for variational eigensolving in the low qubit number regime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02338v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 00:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-22 03:18:10.360837
• Title: An optimal quantum sampling regression algorithm for variational eigensolving in the low qubit number regime
• Title（参考訳）: 低量子ビット数領域における変分固有解のための最適量子サンプリング回帰アルゴリズム
• Authors: Pedro Rivero, Ian C. Clo\"et, Zack Sullivan
• Abstract要約: 量子サンプリング回帰(QSR)は、代替の量子古典的アルゴリズムである。 低量子ビット数構造における時間的複雑さに基づいて,その利用事例を分析した。 ベンチマーク問題に対するアルゴリズムの有効性を示す。
• 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 VQE algorithm has turned out to be quite expensive to run given the way we currently access quantum processors (i.e. over the cloud). In order to alleviate this issue, we introduce Quantum Sampling Regression (QSR), an alternative hybrid quantum-classical algorithm, and analyze some of its use cases based on time complexity in the low qubit number regime. In exchange for some extra classical resources, this novel strategy is proved to be optimal in terms of the number of samples it requires from the quantum processor. We develop a simple analytical model to evaluate when this algorithm is more efficient than VQE, and, from the same theoretical considerations, establish a threshold above which quantum advantage can occur. Finally, we demonstrate the efficacy of our algorithm for a benchmark problem.
• Abstract（参考訳）: VQEアルゴリズムは、現在の量子プロセッサ(すなわちクラウド上)へのアクセス方法を考えると、非常に高価であることが判明した。 この問題を軽減するために,代替ハイブリッド量子古典アルゴリズムである量子サンプリング回帰 (qsr) を導入し,低キュービット数領域における時間複雑性に基づくいくつかのユースケースを分析した。 いくつかの古典的資源と引き換えに、この新しい戦略は量子プロセッサに必要なサンプルの数で最適であることが証明されている。 我々は、このアルゴリズムがVQEよりも効率的であるかどうかを評価するための単純な解析モデルを構築し、同じ理論的考察から、量子的優位が生じる閾値を確立する。 最後に,ベンチマーク問題に対するアルゴリズムの有効性を示す。

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