Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Quantum Algorithms

論文の概要: Variational Quantum Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09265v1
Date: Wed, 16 Dec 2020 21:00:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 03:03:49.088444
Title: Variational Quantum Algorithms
Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズム
Authors: M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles
Abstract要約: 量子コンピュータは、大規模量子システムや大規模線形代数問題を解くなどの応用を解くことを約束する。現在利用可能な量子デバイスには、量子ビット数の制限や回路深さを制限するノイズプロセスなど、深刻な制約がある。パラメトリズド量子回路のトレーニングに古典的シミュレーションを用いる変分量子アルゴリズム(vqas)は、これらの制約に対処するための主要な戦略として登場した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9486734911696273
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Applications such as simulating large quantum systems or solving large-scale linear algebra problems are immensely challenging for classical computers due their extremely high computational cost. Quantum computers promise to unlock these applications, although fault-tolerant quantum computers will likely not be available for several years. Currently available quantum devices have serious constraints, including limited qubit numbers and noise processes that limit circuit depth. Variational Quantum Algorithms (VQAs), which employ a classical optimizer to train a parametrized quantum circuit, have emerged as a leading strategy to address these constraints. VQAs have now been proposed for essentially all applications that researchers have envisioned for quantum computers, and they appear to the best hope for obtaining quantum advantage. Nevertheless, challenges remain including the trainability, accuracy, and efficiency of VQAs. In this review article we present an overview of the field of VQAs. Furthermore, we discuss strategies to overcome their challenges as well as the exciting prospects for using them as a means to obtain quantum advantage.
Abstract（参考訳）: 大規模量子系をシミュレートしたり、大規模線形代数問題を解くような応用は、計算コストが極端に高いため、古典コンピュータにとって非常に困難である。量子コンピュータはこれらのアプリケーションをアンロックすることを約束するが、フォールトトレラントな量子コンピュータは数年は利用できないだろう。現在利用可能な量子デバイスには、量子ビット数の制限や回路深さを制限するノイズプロセスなど、深刻な制約がある。パラメトリズド量子回路の訓練に古典的最適化器を用いる変分量子アルゴリズム(vqas)は、これらの制約に対処するための主要な戦略として登場した。 VQAは現在、研究者が量子コンピュータのために想定した全てのアプリケーションに対して提案されており、量子優位を得るための最良の希望のようだ。それでも、VQAの訓練性、正確性、効率性などの課題は残っている。本稿では,VQAの分野の概要を紹介する。さらに,これらの課題を克服する戦略や,量子的優位性を得る手段として利用するためのエキサイティングな展望についても論じる。

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