論文の概要: Improving the variational quantum eigensolver using variational adiabatic quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02875v2
• Date: Mon, 16 Aug 2021 13:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:54:04.579637
• Title: Improving the variational quantum eigensolver using variational adiabatic quantum computing
• Title（参考訳）: 変分アディアバティック量子計算を用いた変分量子固有解法の改良
• Authors: Stuart M. Harwood, Dimitar Trenev, Spencer T. Stober, Panagiotis Barkoutsos, Tanvi P. Gujarati, Sarah Mostame, Donny Greenberg
• Abstract要約: 変分量子サンプリング(VAQC)は、量子回路のハミルトン最小固有値を求めるためのハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 VAQCは,評価のために,VQEよりも正確な解を提供できることを示す。
• 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 variational quantum eigensolver (VQE) is a hybrid quantum-classical algorithm for finding the minimum eigenvalue of a Hamiltonian that involves the optimization of a parameterized quantum circuit. Since the resulting optimization problem is in general nonconvex, the method can converge to suboptimal parameter values which do not yield the minimum eigenvalue. In this work, we address this shortcoming by adopting the concept of variational adiabatic quantum computing (VAQC) as a procedure to improve VQE. In VAQC, the ground state of a continuously parameterized Hamiltonian is approximated via a parameterized quantum circuit. We discuss some basic theory of VAQC to motivate the development of a hybrid quantum-classical homotopy continuation method. The proposed method has parallels with a predictor-corrector method for numerical integration of differential equations. While there are theoretical limitations to the procedure, we see in practice that VAQC can successfully find good initial circuit parameters to initialize VQE. We demonstrate this with two examples from quantum chemistry. Through these examples, we provide empirical evidence that VAQC, combined with other techniques (an adaptive termination criteria for the classical optimizer and a variance-based resampling method for the expectation evaluation), can provide more accurate solutions than "plain" VQE, for the same amount of effort.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、パラメータ化量子回路の最適化を含むハミルトンの最小固有値を求めるためのハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 結果の最適化問題は一般に非凸であるため、最小固有値が得られない最適パラメータ値に収束することができる。 本稿では,vqe改善の手順として変分断断量子コンピューティング(vaqc)の概念を採用することで,この欠点に対処する。 VAQCでは、連続パラメータ化ハミルトンの基底状態はパラメータ化量子回路を介して近似される。 VAQCの基本的な理論を議論し、ハイブリッド量子古典ホモトピー継続法の開発を動機づける。 本手法は微分方程式の数値積分のための予測子補正法と並列である。 この手順には理論的制限があるが、VAQCはVQEを初期化するための優れた初期回路パラメータを見つけることができる。 これを量子化学の2つの例で示す。 これらの例を通して,vaqcと他の手法(古典的オプティマイザの適応終了基準と期待評価のための分散ベースの再サンプリング法)が組み合わさって,同じ労力でvqeよりも正確なソリューションを提供できることを示す実証的証拠を提供する。

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