論文の概要: Entanglement Diagnostics for Efficient Quantum Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12534v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 20:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-27 01:35:50.419147
• Title: Entanglement Diagnostics for Efficient Quantum Computation
• Title（参考訳）: 効率的な量子計算のためのエンタングルメント診断
• Authors: Joonho Kim, Yaron Oz
• Abstract要約: 効率的な量子/古典ハイブリッド計算のための絡み合い診断法を構築する。 k-局所ハミルトニアンのコスト関数にエンコードされる最適化問題を解くための高性能領域を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5482532589225552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider information spreading measures in randomly initialized variational quantum circuits and construct entanglement diagnostics for efficient quantum/classical hybrid computations. Following the Renyi entropies of the random circuit's reduced density matrix, we divide the number of circuit layers into two separate regions with a transitioning zone between them. We identify the high-performance region for solving optimization problems encoded in the cost function of k-local Hamiltonians. We consider three example Hamiltonians, i.e., the nearest-neighbor transverse-field Ising model, the long-range transverse-field Ising model and the Sachdev-Ye-Kitaev model. By analyzing the qualitative and quantitative differences in the respective optimization processes, we demonstrate that the entanglement measures are robust diagnostics that are highly correlated with the optimization performance. We study the advantage of entanglement diagnostics for different circuit architectures and the impact of changing the parameter space dimensionality while maintaining its entanglement structure.
• Abstract（参考訳）: ランダムに初期化された変分量子回路における情報拡散対策を検討し、効率的な量子/古典的ハイブリッド計算のための絡み合い診断を構築する。 ランダム回路の密度行列のrenyiエントロピーに従い、回路層数を2つの異なる領域に分割し、それらの間に遷移ゾーンを設ける。 k-局所ハミルトニアンのコスト関数にエンコードされる最適化問題を解くための高性能領域を同定した。 我々は、最も近い横フィールドイジングモデル、長距離横フィールドイジングモデル、サハデフ-イェ-キタエフモデルという3つの例を考察する。 最適化過程の定性差と定量的差を解析することにより、最適化性能と相関性の高い堅牢な診断が絡み合っていることを実証します。 異なる回路アーキテクチャにおけるエンタングルメント診断の利点と、エンタングルメント構造を維持しながらパラメータ空間次元を変更することの影響について検討する。

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