論文の概要: Adaptive variational preparation of the Fermi-Hubbard eigenstates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12126v4
- Date: Wed, 2 Nov 2022 17:33:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 20:59:19.669111
- Title: Adaptive variational preparation of the Fermi-Hubbard eigenstates
- Title（参考訳）: Fermi-Hubbard固有状態の適応的変分法
- Authors: Gaurav Gyawali, Michael J. Lawler
- Abstract要約: 我々は、Fermi-Hubbardモデルの6つのサイト(12ビット)までの小さなグリッドに対して、高精度な基底状態を作成する。
この適応法は, 変動パラメータの少ない, ゲート深さの短い, システムサイズによるスケーリングにおいて, 非適応手法よりも優れた性能を示す。
また, ADAPT-SSVQEアルゴリズムを用いて, 励起状態とグリーン関数を作成し, 適応変分法の適用例を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Approximating the ground states of strongly interacting electron systems in
quantum chemistry and condensed matter physics is expected to be one of the
earliest applications of quantum computers. In this paper, we prepare highly
accurate ground states of the Fermi-Hubbard model for small grids up to 6 sites
(12 qubits) by using an interpretable, adaptive variational quantum
eigensolver(VQE) called ADAPT-VQE. In contrast with non-adaptive VQE, this
algorithm builds a system-specific ansatz by adding an optimal gate built from
one-body or two-body fermionic operators at each step. We show this adaptive
method outperforms the non-adaptive counterpart in terms of fewer variational
parameters, short gate depth, and scaling with the system size. The fidelity
and energy of the prepared state appear to improve asymptotically with ansatz
depth. We also demonstrate the application of adaptive variational methods by
preparing excited states and Green functions using a proposed ADAPT-SSVQE
algorithm. Lower depth, asymptotic convergence, noise tolerance of a
variational approach, and a highly controllable, system-specific ansatz make
the adaptive variational methods particularly well-suited for NISQ devices.
- Abstract（参考訳）: 量子化学や凝縮物質物理学における強相互作用電子系の基底状態の近似は、量子コンピュータの最も初期の応用の1つと期待されている。
本稿では,adapt-vqe(adapt-vqe)と呼ばれる適応型変分量子固有ソルバ(vqe)を用いて,最大6サイト(12量子ビット)までの小さな格子に対するfermi-hubbardモデルの高精度な基底状態を作成する。
非適応型vqeとは対照的に、このアルゴリズムは、各ステップに1体または2体のフェルミオン作用素からなる最適なゲートを追加することで、システム固有のアンサッツを構築する。
本手法は, 変動パラメータの低減, ゲート深さの短縮, システムサイズによるスケーリングの点で, 非適応型よりも優れることを示す。
合成状態の忠実性とエネルギーは、アンサッツ深さと漸近的に改善しているように見える。
また, ADAPT-SSVQEアルゴリズムを用いて, 励起状態とグリーン関数を作成し, 適応変分法の適用例を示す。
低深さ、漸近収束、変分アプローチのノイズ耐性、高度に制御可能なシステム固有のアンサッツは、適応変分法を特にnisqデバイスに適している。
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