論文の概要: Exploiting fermion number in factorized decompositions of the electronic structure Hamiltonian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07238v2
• Date: Sat, 21 May 2022 00:54:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 05:21:55.556248
• Title: Exploiting fermion number in factorized decompositions of the electronic structure Hamiltonian
• Title（参考訳）: 電子構造のハミルトニアン分解におけるフェルミオン数の利用
• Authors: Sam McArdle, Earl Campbell, Yuan Su
• Abstract要約: 以前の資源分析では、量子化学シミュレーションにおいて低いフェルミオン数情報を利用することができなかった。 電子構造ハミルトニアンの様々な分解分解を用いて両問題を解く手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving an accurate description of fermionic systems typically requires considerably many more orbitals than fermions. Previous resource analyses of quantum chemistry simulation often failed to exploit this low fermionic number information in the implementation of Trotter-based approaches and overestimated the quantum-computer runtime as a result. They also depended on numerical procedures that are computationally too expensive to scale up to large systems of practical interest. Here we propose techniques that solve both problems by using various factorized decompositions of the electronic structure Hamiltonian. We showcase our techniques for the uniform electron gas, finding substantial (over 100x) improvements in Trotter error for low-filling fraction and pushing to much higher numbers of orbitals than is possible with existing methods. Finally, we calculate the T-count to perform phase-estimation on Jellium. In the low-filling regime, we observe improvements in gate complexity of over 10x compared to the best Trotter-based approach reported to date. We also report gate counts competitive with qubitization-based approaches for Wigner-Seitz values of physical interest.
• Abstract（参考訳）: フェルミオン系の正確な記述を得るには、通常フェルミオンよりもかなり多くの軌道を必要とする。 量子化学シミュレーションの以前の資源分析では、トロッターベースの手法の実装において、この低いフェルミオン数情報を活用できず、結果として量子コンピュータランタイムを過大評価した。 それらはまた、計算コストが高すぎて実用上の大きなシステムまでスケールアップできない数値手順にも依存していた。 本稿では,電子構造ハミルトニアンの様々な因子分解を用いて両問題を解く手法を提案する。 我々は、一様電子ガスの手法を示し、低充填分率のトロッター誤差の大幅な改善(100倍以上)を発見し、既存の方法よりもはるかに多くの軌道へと押し上げる。 最後に、Jelium上で位相推定を行うためにTカウントを計算する。 低充填状態下では, これまでに報告された最も優れたトロッターベースアプローチと比較して, 10倍以上のゲート複雑性の改善が見られた。 また,wigner-seitz値に対する量子化法と競合するゲート数についても報告する。

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