論文の概要: NISQ Algorithm for Hamiltonian Simulation via Truncated Taylor Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05500v2
- Date: Tue, 18 May 2021 10:16:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 16:01:42.016821
- Title: NISQ Algorithm for Hamiltonian Simulation via Truncated Taylor Series
- Title（参考訳）: 断続テイラー級数によるハミルトンシミュレーションのためのnisqアルゴリズム
- Authors: Jonathan Wei Zhong Lau, Tobias Haug, Leong Chuan Kwek, Kishor Bharti
- Abstract要約: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)アルゴリズムは、現在利用可能な量子ハードウェアを効果的に利用することを目的としている。
我々は既存のアルゴリズムの利点を共有し、いくつかの欠点を緩和する新しいアルゴリズムであるTorylor量子シミュレータ(TTQS)を提案する。
我々のアルゴリズムは古典的量子フィードバックループを持たず、建設によって不規則な高原問題をバイパスする。
- 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: Simulating the dynamics of many-body quantum systems is believed to be one of
the first fields that quantum computers can show a quantum advantage over
classical computers. Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) algorithms aim at
effectively using the currently available quantum hardware. For quantum
simulation, various types of NISQ algorithms have been proposed with individual
advantages as well as challenges. In this work, we propose a new algorithm,
truncated Taylor quantum simulator (TTQS), that shares the advantages of
existing algorithms and alleviates some of the shortcomings. Our algorithm does
not have any classical-quantum feedback loop and bypasses the barren plateau
problem by construction. The classical part in our hybrid quantum-classical
algorithm corresponds to a quadratically constrained quadratic program (QCQP)
with a single quadratic equality constraint, which admits a semidefinite
relaxation. The QCQP based classical optimization was recently introduced as
the classical step in quantum assisted eigensolver (QAE), a NISQ algorithm for
the Hamiltonian ground state problem. Thus, our work provides a conceptual
unification between the NISQ algorithms for the Hamiltonian ground state
problem and the Hamiltonian simulation. We recover differential equation-based
NISQ algorithms for Hamiltonian simulation such as quantum assisted simulator
(QAS) and variational quantum simulator (VQS) as particular cases of our
algorithm. We test our algorithm on some toy examples on current cloud quantum
computers. We also provide a systematic approach to improve the accuracy of our
algorithm.
- Abstract（参考訳）: 多体量子システムのダイナミクスをシミュレートすることは、量子コンピュータが古典的コンピュータよりも量子優位を示す最初の分野の1つであると考えられている。
ノイズの多い中間スケール量子(nisq)アルゴリズムは、現在利用可能な量子ハードウェアを効果的に利用することを目指している。
量子シミュレーションでは、様々な種類のNISQアルゴリズムが個々の利点と課題によって提案されている。
本稿では,既存のアルゴリズムの利点を共有し,いくつかの欠点を緩和する新しいアルゴリズムであるttqs(tncated taylor quantum simulator)を提案する。
本アルゴリズムは古典量子フィードバックループを持たず,構築によって不毛台地問題を回避している。
我々のハイブリッド量子古典アルゴリズムの古典的部分は、半定値緩和を含む1つの2次等式制約を持つ2次制約付き二次プログラム(QCQP)に対応する。
QCQPに基づく古典最適化は、最近ハミルトン基底問題に対するNISQアルゴリズムである量子補助固有解法(QAE)の古典的なステップとして導入された。
したがって,本研究は,ハミルトン基底状態問題に対するnisqアルゴリズムとハミルトニアンシミュレーションの間の概念的統一性を提供する。
量子支援シミュレータ (QAS) や変分量子シミュレータ (VQS) などのハミルトンシミュレーションのための微分方程式に基づく NISQ アルゴリズムをアルゴリズムの特定の場合として回収する。
私たちは、現在のクラウド量子コンピュータのおもちゃの例でアルゴリズムをテストします。
また,アルゴリズムの精度を向上させるための体系的手法を提案する。
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