論文の概要: Variational quantum eigensolver for the Heisenberg antiferromagnet on
the kagome lattice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02175v3
- Date: Fri, 23 Dec 2022 14:06:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 22:35:11.429798
- Title: Variational quantum eigensolver for the Heisenberg antiferromagnet on
the kagome lattice
- Title（参考訳）: カゴメ格子上のハイゼンベルク反強磁性体の変分量子固有解法
- Authors: Joris Kattem\"olle and Jasper van Wezel
- Abstract要約: 本稿では,量子コンピュータ上での量子問題を解くことを目的としたVQE(Vari Quantum Eigensolver)の詳細な提案を行う。
我々は、2Dグリッドまたはオール・ツー・オール接続のノイズレスおよびノイズの多い量子コンピュータをエミュレートし、最大20箇所のカゴメHAFMのパッチをシミュレートする。
任意のグラフ上の HAFM の VQE は、その量子計算を本質的にデコヒーレンスのない部分空間で実行することができる。
- 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: Establishing the nature of the ground state of the Heisenberg antiferromagnet
(HAFM) on the kagome lattice is well known to be a prohibitively difficult
problem for classical computers. Here, we give a detailed proposal for a
Variational Quantum Eigensolver (VQE) intending to solve this physical problem
on a quantum computer. At the same time, this VQE constitutes an explicit
experimental proposal for showing a useful quantum advantage on Noisy
Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices because of its natural hardware
compatibility. We classically emulate noiseless and noisy quantum computers
with either 2D-grid or all-to-all connectivity and simulate patches of the
kagome HAFM of up to 20 sites. In the noiseless case, the ground-state energy,
as found by the VQE, approaches the true ground-state energy exponentially as a
function of the circuit depth. Furthermore, VQEs for the HAFM on any graph can
inherently perform their quantum computations in a decoherence-free subspace
that protects against collective longitudinal and collective transversal noise,
adding to the noise-resilience of these algorithms. Nevertheless, the extent of
the effects of other noise types suggests the need for error mitigation and
performance targets alternative to high-fidelity ground-state preparation, even
for essentially hardware-native VQEs.
- Abstract（参考訳）: カゴメ格子上にハイゼンベルク反強磁性体(HAFM)の基底状態を確立することは、古典的コンピュータにとって極めて難しい問題である。
本稿では,この物理問題を量子コンピュータ上で解くことを目的とした変分量子固有解法(VQE)の詳細な提案を行う。
同時に、このVQEは、自然なハードウェア互換性のため、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスに有用な量子優位性を示すための明示的な実験的提案を構成する。
従来の2dグリッドか全接続の量子コンピュータをエミュレートし、最大20サイトまでのkagome hafmのパッチをシミュレートする。
ノイズのない場合、VQEが発見した基底状態エネルギーは、回路深さの関数として指数関数的に真の基底状態エネルギーに近づく。
さらに、任意のグラフ上の hafm の vqes は、本質的に量子計算をデコヒーレンスフリーな部分空間で実行することができ、これは群縦および群横断ノイズから保護され、これらのアルゴリズムのノイズ耐性が増す。
しかしながら、他のノイズタイプの影響範囲は、基本的にハードウェアネイティブなvqsであっても、高忠実な地上状態準備に代わるエラー緩和とパフォーマンス目標の必要性を示唆している。
関連論文リスト
- Quantum subspace expansion in the presence of hardware noise [0.0]
現在の量子処理ユニット(QPU)の基底状態エネルギーの発見は課題を呈し続けている。
ハードウェアノイズは、パラメタライズド量子回路の表現性とトレーニング性の両方に深刻な影響を及ぼす。
量子サブスペース拡張とVQEを統合する方法を示し、量子コンピューティング能力と古典コンピューティング能力とコストの最適なバランスを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-14T02:48:42Z) - GQHAN: A Grover-inspired Quantum Hard Attention Network [53.96779043113156]
GQHAM(Grover-inspired Quantum Hard Attention Mechanism)を提案する。
GQHANは、既存の量子ソフト自己保持機構の有効性を超越して、非微分可能性ハードルをかなり上回っている。
GQHANの提案は、将来の量子コンピュータが大規模データを処理する基盤を築き、量子コンピュータビジョンの開発を促進するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-25T11:11:16Z) - Quantum error mitigation for Fourier moment computation [49.1574468325115]
本稿では、超伝導量子ハードウェアにおける核効果場理論の文脈におけるフーリエモーメントの計算に焦点を当てる。
この研究は、制御反転ゲートを用いたアダマール試験にエコー検証と雑音再正規化を統合した。
ノイズモデルを用いて解析した結果,2桁のノイズ強度が顕著に低下することが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-23T19:10:24Z) - Variational Denoising for Variational Quantum Eigensolver [0.28675177318965045]
変分量子固有解法 (VQE) は、実用的な化学問題に量子的優位性を与える可能性を持つハイブリッドアルゴリズムである。
VQEは、特にノイズの多い量子デバイス上で動作する場合、タスク固有の設計とマシン固有のアーキテクチャの課題に直面します。
本稿では,VQEの解法を改善するために,パラメータ化量子ニューラルネットワークを用いた教師なし学習手法である変分分解を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-02T14:56:15Z) - Noise-robust ground state energy estimates from deep quantum circuits [0.0]
量子アルゴリズムにおいて、基礎となるエネルギー推定が不整合ノイズを明示的に除去する方法を示す。
我々はIBM Quantumハードウェア上で量子磁性のモデルとしてQCMを実装した。
QCMはVQEが完全に失敗する極めて高いエラー堅牢性を維持している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-16T09:12:55Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z) - Noisy Quantum Kernel Machines [58.09028887465797]
量子学習マシンの新たなクラスは、量子カーネルのパラダイムに基づくものである。
消散と脱コヒーレンスがパフォーマンスに与える影響について検討する。
量子カーネルマシンでは,デコヒーレンスや散逸を暗黙の正規化とみなすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-26T09:52:02Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z) - Simulating noisy variational quantum eigensolver with local noise models [4.581041382009666]
変分量子固有解法 (VQE) は, 近時雑音中規模量子コンピュータにおいて量子優位性を示すことを約束している。
VQEの中心的な問題はノイズ、特に物理ノイズが現実的な量子コンピュータに与える影響である。
本稿では,様々な局所雑音モデルを用いた数値シミュレーションにより,VQEアルゴリズムの雑音効果を系統的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-28T08:51:59Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z) - Variational Quantum Eigensolver for Frustrated Quantum Systems [0.0]
変分量子固有解法(VQE)は、量子ハミルトニアンによって指定されたエネルギーランドスケープにおける大域最小値を決定するように設計されている。
本稿では、1次元のフェルミオン連鎖を記述するハバード様モデルに対するVQE手法の性能について考察する。
また、ハミルトニアンに対するバレンプラトー現象の研究を行い、この効果の重大性はフェルミオンの量子ビットへの符号化に依存することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-01T18:00:01Z)
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。