論文の概要: Reducing Unitary Coupled Cluster Circuit Depth by Classical Stochastic
Amplitude Pre-Screening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10912v3
- Date: Tue, 14 Jun 2022 17:22:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 07:29:51.259924
- Title: Reducing Unitary Coupled Cluster Circuit Depth by Classical Stochastic
Amplitude Pre-Screening
- Title(参考訳): 古典的確率振幅プレスクリーニングによるユニタリ結合クラスタ回路深度の低減
- Authors: Maria-Andreea Filip, Nathan Fitzpatrick, David Mu\~noz Ramo, Alex J.
W. Thom
- Abstract要約: Unitary Coupled Cluster (UCC)アプローチは、量子化学計算を実行するために量子ハードウェアを利用するための魅力的な方法である。
本稿では,従来のUCC前処理ステップを用いてUCCアンサッツの重要な励起を判定する,古典量子と古典量子の併用手法を提案する。
- 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: Unitary Coupled Cluster (UCC) approaches are an appealing route to utilising
quantum hardware to perform quantum chemistry calculations, as quantum
computers can in principle perform UCC calculations in a polynomially scaling
fashion, as compared to the exponential scaling required on classical
computers. Current noisy intermediate scale quantum (NISQ) computers are
limited by both hardware capacity in number of logical qubits and the noise
introduced by the deep circuits required for UCC calculations using the
Variational Quantum Eigensolver (VQE) approach. We present a combined
classical--quantum approach where a stochastic classical UCC pre-processing
step is used to determine the important excitations in the UCC ansatz. The
reduced number of selected excitations are then used in a UCC-based VQE
calculation. This approach gives a systematically improvable approximation, and
we show that significant reductions in quantum resources can be achieved, with
simulations on the CH$_2$, N$_2$ and N$_2$H$_2$ molecules giving
sub-milliHartree errors.
- Abstract(参考訳): ユニタリ結合クラスター (unitary coupled cluster, ucc) のアプローチは、量子ハードウェアを利用して量子化学計算を行う魅力的な方法である。
現在のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(nisq)は、論理量子ビット数におけるハードウェア能力と、変分量子固有解法(vqe)を用いたucc計算に必要な深い回路によるノイズの両方によって制限される。
本稿では,UCCアンサッツの重要な励起を決定するために,確率的古典的UCC前処理ステップを用いた古典量子アプローチを提案する。
選択された励起数の削減は、UCCベースのVQE計算で使用される。
このアプローチは、体系的に即効性のある近似を与え、CH$_2$, N$_2$およびN$_2$H$_2$分子のシミュレーションにより、サブミリハートの誤差を与える量子資源の大幅な削減が達成できることを示す。
関連論文リスト
- Non-unitary Coupled Cluster Enabled by Mid-circuit Measurements on Quantum Computers [37.69303106863453]
本稿では,古典計算機における量子化学の柱である結合クラスタ(CC)理論に基づく状態準備法を提案する。
提案手法は,従来の計算オーバーヘッドを低減し,CNOTおよびTゲートの数を平均で28%,57%削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T14:10:10Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - Variational Quantum Approximate Spectral Clustering for Binary
Clustering Problems [0.7550566004119158]
本稿では,変分量子近似スペクトルクラスタリング(VQASC)アルゴリズムを提案する。
VQASCは、伝統的に古典的な問題で必要とされるシステムサイズ、Nよりも少ないパラメータの最適化を必要とする。
合成と実世界の両方のデータセットから得られた数値結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T17:54:42Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T11:57:15Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T23:15:17Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T17:08:41Z) - Quantum Robustness Verification: A Hybrid Quantum-Classical Neural
Network Certification Algorithm [1.439946676159516]
本研究では、堅牢性多変数混合整数プログラム(MIP)の解法を含むReLUネットワークの検証について検討する。
この問題を軽減するために、ニューラルネットワーク検証にQCを用い、証明可能な証明書を計算するためのハイブリッド量子プロシージャを導入することを提案する。
シミュレーション環境では,我々の証明は健全であり,問題の近似に必要な最小量子ビット数に制限を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T13:23:56Z) - Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。
この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。
GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T21:45:13Z) - Circuit-Depth Reduction of Unitary-Coupled-Cluster Ansatz by Energy
Sorting [3.0998962250161783]
量子計算は、量子化学における問題を解くための革命的なアプローチである。
現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは量子資源が限られているため、大規模化学系の量子アルゴリズムは依然として主要な課題である。
本研究では,ユニタリ結合クラスタ(UCC)とUCCベースのアンサーゼの回路深さをエネルギーソート戦略により著しく低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T09:51:19Z) - Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron
Correlation [58.720142291102135]
本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。
本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T18:00:00Z) - Hybrid quantum variational algorithm for simulating open quantum systems
with near-term devices [0.0]
ハイブリッド量子古典(HQC)アルゴリズムは、古典的な計算資源によってサポートされている短期量子デバイスを使用できる。
オープンシステムのダイナミクスをシミュレートするために,効率的な変分最適化手法を用いたHQCアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T13:49:29Z)
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。