論文の概要: Global sensitivity analysis for optimization of the Trotter-Suzuki
decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03349v1
- Date: Sat, 9 Jan 2021 12:41:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 06:29:39.393083
- Title: Global sensitivity analysis for optimization of the Trotter-Suzuki
decomposition
- Title（参考訳）: トロッター・スズキ分解の最適化のためのグローバル感度解析
- Authors: Alexey N. Pyrkov, Yurii Zotov, Jiangyu Cui, Manhong Yung
- Abstract要約: 本研究では,大域感度解析をトロッタスズキ分解の最適化に適用する手法を開発した。
本稿では,本手法が分解における指数数を削減することの証明例を示す。
- 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 Trotter-Suzuki decomposition is one of the main approaches for
realization of quantum simulations on digital quantum computers. Variance-based
global sensitivity analysis (the Sobol method) is a wide used method which
allows to decompose output variance of mathematical model into fractions
allocated to different sources of uncertainty in inputs or sets of inputs of
the model. Here we developed a method for application of the global sensitivity
analysis to the optimization of Trotter-Suzuki decomposition. We show with a
proof-of-concept example that this approach allows to reduce the number of
exponentiations in the decomposition and provides a quantitative method for
finding and truncation 'unimportant' terms in the system Hamiltonian.
- Abstract（参考訳）: トロッタースズキ分解は、デジタル量子コンピュータ上での量子シミュレーションを実現するための主要なアプローチの1つである。
変量に基づく大域的感度解析(英語版)(Sobol法)は、数学モデルの出力分散を、入力や入力の集合において異なる不確実性源に割り当てられた分数に分解できる広範囲な方法である。
そこで我々は,大域感度解析のトロッタスズキ分解の最適化への応用法を開発した。
概念実証の例を用いて,この手法は分解の指数数を減少させ,ハミルトニアン系において「重要でない」項を発見・廃止する定量的な方法を提供する。
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