論文の概要: Solving the Hubbard model using density matrix embedding theory and the
variational quantum eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08611v1
- Date: Thu, 19 Aug 2021 10:46:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-18 01:16:38.842995
- Title: Solving the Hubbard model using density matrix embedding theory and the
variational quantum eigensolver
- Title（参考訳）: 密度行列埋め込み理論と変分量子固有解法を用いたハバード模型の解法
- Authors: Lana Mineh and Ashley Montanaro
- Abstract要約: 密度行列埋め込み理論(DMET)は、ハバードモデルを解くために量子コンピュータ上で実装できる。
埋め込みハミルトニアンの正確な形式を導出し、効率的なアンザッツ回路と測定スキームを構築するためにそれを用いる。
我々は,ハバードモデルパラメータの範囲において,これまでで最大16量子ビットの詳細な数値シミュレーションを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05076419064097732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Calculating the ground state properties of a Hamiltonian can be mapped to the
problem of finding the ground state of a smaller Hamiltonian through the use of
embedding methods. These embedding techniques have the ability to drastically
reduce the problem size, and hence the number of qubits required when running
on a quantum computer. However, the embedding process can produce a relatively
complicated Hamiltonian, leading to a more complex quantum algorithm. In this
paper we carry out a detailed study into how density matrix embedding theory
(DMET) could be implemented on a quantum computer to solve the Hubbard model.
We consider the variational quantum eigensolver (VQE) as the solver for the
embedded Hamiltonian within the DMET algorithm. We derive the exact form of the
embedded Hamiltonian and use it to construct efficient ansatz circuits and
measurement schemes. We conduct detailed numerical simulations up to 16 qubits,
the largest to date, for a range of Hubbard model parameters and find that the
combination of DMET and VQE is effective for reproducing ground state
properties of the model.
- Abstract（参考訳）: ハミルトニアンの基底状態の性質を計算することは、埋め込み法を用いてより小さいハミルトニアンの基底状態を求める問題にマッピングすることができる。
これらの埋め込み技術は、問題のサイズを大幅に減らし、量子コンピュータ上で実行するのに必要な量子ビットの数を削減できる。
しかし、埋め込み過程は比較的複雑なハミルトニアンを生成することができ、より複雑な量子アルゴリズムにつながる。
本稿では,密度行列埋め込み理論(dmet)を量子コンピュータ上で実装してハバードモデルを解く方法について,詳細な研究を行う。
我々は、変動量子固有解法(VQE)を、DMETアルゴリズム内に埋め込まれたハミルトニアンの解法とみなす。
埋め込みハミルトニアンの正確な形を導出し、効率的なアンサッツ回路と測定スキームを構築するのに使用する。
本研究では,ハバードモデルパラメータの範囲内で最大16量子ビットまでの詳細な数値シミュレーションを行い,dmetとvqeの組み合わせがモデルの基底状態特性の再現に有効であることを示す。
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