論文の概要: An efficient quantum algorithm for the time evolution of parameterized
circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04579v3
- Date: Fri, 23 Jul 2021 08:21:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 00:33:48.692437
- Title: An efficient quantum algorithm for the time evolution of parameterized
circuits
- Title(参考訳): パラメータ化回路の時間発展のための効率的な量子アルゴリズム
- Authors: Stefano Barison and Filippo Vicentini and Giuseppe Carleo
- Abstract要約: 本稿では,量子システムのリアルタイム進化をシミュレートする新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 既存のグローバル最適化アルゴリズムよりも特に有利であることを示す。
- 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 introduce a novel hybrid algorithm to simulate the real-time evolution of
quantum systems using parameterized quantum circuits. The method, named
"projected - Variational Quantum Dynamics" (p-VQD) realizes an iterative,
global projection of the exact time evolution onto the parameterized manifold.
In the small time-step limit, this is equivalent to the McLachlan's variational
principle. Our approach is efficient in the sense that it exhibits an optimal
linear scaling with the total number of variational parameters. Furthermore, it
is global in the sense that it uses the variational principle to optimize all
parameters at once. The global nature of our approach then significantly
extends the scope of existing efficient variational methods, that instead
typically rely on the iterative optimization of a restricted subset of
variational parameters. Through numerical experiments, we also show that our
approach is particularly advantageous over existing global optimization
algorithms based on the time-dependent variational principle that, due to a
demanding quadratic scaling with parameter numbers, are unsuitable for large
parameterized quantum circuits.
- Abstract(参考訳): パラメータ化量子回路を用いた量子システムのリアルタイム進化をシミュレートする新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
この手法は"projected- variational quantum dynamics" (p-vqd) と呼ばれ、パラメータ化された多様体に正確な時間発展を反復的に大域的に投影する。
小さな時間段階の極限では、これはマクラークランの変分原理と同値である。
本手法は,変動パラメータの総数を考慮した最適線形スケーリングを示すという意味で効率的である。
さらに、全てのパラメータを一度に最適化するために変分原理を使用するという意味ではグローバルである。
提案手法のグローバルな性質は,変分パラメータの制限された部分集合の反復的最適化に依存する従来の効率的な変分メソッドの範囲を大幅に拡張する。
数値実験により,パラメータ数による2次スケーリングが要求されるため,大規模なパラメータ化量子回路には適さないという時間依存性の変動原理に基づいて,既存のグローバル最適化アルゴリズムよりも特に有利であることを示す。
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