論文の概要: Tangent Vector Variational Quantum Eigensolver: A Robust Variational Quantum Eigensolver against the inaccuracy of derivative

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01141v2
• Date: Sat, 11 Sep 2021 20:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-01 17:29:11.293643
• Title: Tangent Vector Variational Quantum Eigensolver: A Robust Variational Quantum Eigensolver against the inaccuracy of derivative
• Title（参考訳）: 接ベクトル変分量子固有解法:導関数の不正確性に対するロバスト変分量子固有解法
• Authors: Hikaru Wakaura, Andriyan Bayu Suksmono
• Abstract要約: 近い将来,FTQC(Fault-Tolerant-Quantum-Computer)が実現されることは間違いない。 FTQCは100論理単位ごとに1万の物理量子ビットを必要とする。 変分量子固有解法(VQE)は、100以上の論理量子ビットを持つ大規模FTQCが実現するまで用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Observing rapid developments of both the number of qubits and quantum volume, especially with recent advances in ion-trap quantum computers, it is no doubt that Fault-Tolerant-Quantum-Computer (FTQC) will be realized in the near future. Since FTQC requires 10,000 physical qubits for every 100 logical ones, it will be used as the first large-scale Noisy-Intermediate-Scale-Quantum (NISQ) . The Variational Quantum Eigensolver (VQE) method will be used until large-scale FTQC with more than 100 logical qubits are realized. Therefore, the VQE method must be improved with respect to both accuracy and time to solution using large resource of the near FTQC . In this paper, we propose Tangent-Vector VQE (TVVQE) method to manage these issues. The method optimizes the norm of tangent vector of trial energy. We demonstrate the calculation of energy levels on Hydrogen molecule, Hubbard model, and Lithium Hydride molecule and reveal that TVVQE has a potential to calculate ground and excited energy levels more accurately than other VQE methods.
• Abstract（参考訳）: 量子ビット数と量子ボリュームの両方の急速な発展、特に近年のイオントラップ量子コンピュータの発展により、FTQC(Fault-Tolerant-Quantum-Computer)が近い将来実現されることは間違いない。 FTQCは100論理単位に10,000の物理量子ビットを必要とするため、最初の大規模ノイズ中間スケール量子(NISQ)として使用される。 変分量子固有解法(VQE)は、100以上の論理量子ビットを持つ大規模FTQCが実現するまで用いられる。 したがってvqe法は,ftqc近傍の大きな資源を用いた解の精度と時間について改善する必要がある。 本稿では,これらの問題を管理するために,Tangent-Vector VQE(TVVQE)法を提案する。 この方法は試行エネルギーの接ベクトルのノルムを最適化する。 我々は,水素分子,ハバードモデル,リチウムハイドライド分子のエネルギー準位を計算し,TVVQEが他のVQE法よりも正確な基底および励起エネルギー準位を計算することができることを示した。

関連論文リスト

• Efficient charge-preserving excited state preparation with variational quantum algorithms [33.03471460050495]
  本稿では、対称性と対応する保存電荷をVQDフレームワークに組み込むために設計された電荷保存型VQD(CPVQD)アルゴリズムを紹介する。 その結果、高エネルギー物理学、核物理学、量子化学への応用が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T10:30:14Z)
• Real-time error mitigation for variational optimization on quantum hardware [45.935798913942904]
  VQCを用いた量子チップ上の関数の適合を支援するために,RTQEM(Real Time Quantum Error Mitigation)アルゴリズムを定義する。 我々のRTQEMルーチンは、損失関数の破損を減らすことにより、VQCのトレーニング性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T19:00:01Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Quantum computing quantum Monte Carlo with hybrid tensor network for electronic structure calculations [3.642843803494657]
  本稿では,QC-QMCとハイブリッドテンソルネットワークを組み合わせて,QC-QMCの適用性を1つの量子デバイスサイズを超えて拡張するアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは, ハイゼンベルク連鎖モデル, グラファイト系ハバードモデル, 水素平面モデル, モノアリルビイミダゾールをフル構成相互作用QMCを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T14:38:40Z)
• TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework [59.07246314484875]
  TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。 古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。 量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z)
• Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System Size [67.09349921751341]
  量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。 量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。 ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z)
• Exploring the scaling limitations of the variational quantum eigensolver with the bond dissociation of hydride diatomic molecules [0.0]
  強い相関電子を含む材料シミュレーションは、最先端の電子構造法に根本的な課題をもたらす。 変分量子固有解法アルゴリズムが化学的に正確な総エネルギーを予測できるという事実にもかかわらず、現実世界の応用に関連する大きさと複雑さの分子をシミュレーションした量子コンピュータは存在しない。 本稿では, 適切なTiH物理を捉えるために必要となるd軌道とUCCSDアンサッツの使用が, この問題のコストを劇的に高めることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T19:21:17Z)
• Improved variational quantum eigensolver via quasi-dynamical evolution [0.0]
  変分量子固有解法 (VQE) は、現在および短期の量子デバイス向けに設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 VQEには、量子優位性に対する好ましいスケーリングを禁じる問題がある。 本稿では,VQEを補う量子アニール法を提案する。 改良されたVQEは不毛の台地を回避し、局所的なミニマを放出し、低深度回路で動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T11:21:44Z)
• The Cost of Improving the Precision of the Variational Quantum Eigensolver for Quantum Chemistry [0.0]
  様々な種類の誤差が変分量子固有解法(VQE)に与える影響について検討する。 ハイブリッド古典量子最適化の最適方法は、中間エネルギー評価においていくつかのノイズを許容することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T06:24:52Z)
• A prescreening method for variational quantum state eigensolver [0.0]
  本稿では,変分量子状態固有解法(VQSE)とサブスペース探索VQE(SSVQE)を用いて,全ての状態を高精度に導出する方法を提案する。 我々は,VQSEとSSVQEプレスクリーニング法を用いて,水素分子の状態をすべて正しく抽出できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T18:13:33Z)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。