論文の概要: Thermal variational quantum simulation on a superconducting quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06234v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 16:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 11:36:57.557544
• Title: Thermal variational quantum simulation on a superconducting quantum processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおける熱変動量子シミュレーション
• Authors: Xue-Yi Guo, Shang-Shu Li, Xiao Xiao, Zhong-Cheng Xiang, Zi-Yong Ge, He-Kang Li, Peng-Tao Song, Yi Peng, Kai Xu, Pan Zhang, Lei Wang, Dong-Ning Zheng, and Heng Fan
• Abstract要約: 熱量子状態のハイブリッド量子古典シミュレーション実験について述べる。 古典的確率モデルと5量子ビットプログラム可能な超伝導量子プロセッサを組み合わせることで、ハイゼンベルクXYおよびXXZモデルのギブス状態と励起状態を作成する。 このアプローチは量子ビット数でスケーラブルであり、自己検証可能な特徴を持ち、大規模量子統計力学問題の解法の可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.74376731192537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving finite-temperature properties of quantum many-body systems is generally challenging to classical computers due to their high computational complexities. In this article, we present experiments to demonstrate a hybrid quantum-classical simulation of thermal quantum states. By combining a classical probabilistic model and a 5-qubit programmable superconducting quantum processor, we prepare Gibbs states and excited states of Heisenberg XY and XXZ models with high fidelity and compute thermal properties including the variational free energy, energy, and entropy with a small statistical error. Our approach combines the advantage of classical probabilistic models for sampling and quantum co-processors for unitary transformations. We show that the approach is scalable in the number of qubits, and has a self-verifiable feature, revealing its potentials in solving large-scale quantum statistical mechanics problems on near-term intermediate-scale quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系の有限温度特性の解法は、計算の複雑さが高いため、古典的コンピュータでは一般に困難である。 本稿では,熱量子状態のハイブリッド量子古典シミュレーションを実証する実験を行う。 古典的確率モデルと5量子ビットのプログラム可能な超伝導量子プロセッサを組み合わせることで、ハイゼンベルクXYおよびXXZモデルのギブス状態と励起状態とを高忠実で、変動自由エネルギー、エネルギー、エントロピーを含む熱的性質を小さな統計的誤差で生成する。 我々の手法は、サンプリングのための古典的確率モデルとユニタリ変換のための量子コプロセッサの利点を組み合わせたものである。 提案手法は量子ビット数でスケーラブルであり,自己検証可能な特徴を持ち,短期中規模量子コンピュータにおける大規模量子統計力学問題の解法の可能性を明らかにする。

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