論文の概要: Computing Ground State Properties with Early Fault-Tolerant Quantum
Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13957v2
- Date: Tue, 5 Jul 2022 19:28:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 07:19:10.404425
- Title: Computing Ground State Properties with Early Fault-Tolerant Quantum
Computers
- Title(参考訳): 初期のフォールトトレラント量子コンピュータによる基底状態の計算
- Authors: Ruizhe Zhang, Guoming Wang, Peter Johnson
- Abstract要約: 低深さ量子回路を用いて,高精度で基底状態特性を効率的に推定する量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、初期のフォールトトレラント量子コンピュータを用いて産業関連分子・材料計算を行うための具体的なアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.45247124868857674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Significant effort in applied quantum computing has been devoted to the
problem of ground state energy estimation for molecules and materials. Yet, for
many applications of practical value, additional properties of the ground state
must be estimated. These include Green's functions used to compute electron
transport in materials and the one-particle reduced density matrices used to
compute electric dipoles of molecules. In this paper, we propose a
quantum-classical hybrid algorithm to efficiently estimate such ground state
properties with high accuracy using low-depth quantum circuits. We provide an
analysis of various costs (circuit repetitions, maximal evolution time, and
expected total runtime) as a function of target accuracy, spectral gap, and
initial ground state overlap. This algorithm suggests a concrete approach to
using early fault tolerant quantum computers for carrying out industry-relevant
molecular and materials calculations.
- Abstract(参考訳): 応用量子コンピューティングにおける重要な取り組みは、分子や物質の基底状態エネルギー推定の問題に費やされている。
しかし、実用的価値の多くの応用において、基底状態のさらなる性質を推定する必要がある。
材料中の電子輸送を計算するグリーンの関数や、分子の電気双極子を計算するために用いられる1粒子還元密度行列などがある。
本稿では,低深さ量子回路を用いて高精度に基底状態特性を推定する量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
本稿では, 目標精度, スペクトルギャップ, 初期基底状態の重なり関数として, 様々なコスト(回路繰り返し, 最大進化時間, 予測総実行時間)の分析を行う。
このアルゴリズムは、初期のフォールトトレラント量子コンピュータを用いて産業関連分子および材料計算を行うための具体的なアプローチを示唆する。
関連論文リスト
- Estimation of electrostatic interaction energies on a trapped-ion
quantum computer [29.884106383002205]
トラップイオン量子コンピュータを用いた静電相互作用エネルギーのハードウェア実装について述べる。
量子コンピュータは、活性空間内の近似基底状態を生成するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T14:46:41Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Folded Spectrum VQE : A quantum computing method for the calculation of
molecular excited states [0.0]
分子励起状態の計算のための変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの拡張としてのFolded Spectrum (FS)法
量子モンテカルロの文献の分散に基づく手法に触発され、FS法はエネルギーの分散を最小限に抑え、計算コストのかかる2乗ハミルトン式を必要とする。
FS-VQE法を小分子に適用し,計算コストを大幅に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T15:34:56Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T16:33:10Z) - Spectral density reconstruction with Chebyshev polynomials [77.34726150561087]
厳密な誤差推定で有限エネルギー分解能の制御可能な再構成を行う方法を示す。
これは、核と凝縮物質物理学における将来の応用の道を開くものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T15:16:13Z) - Computing molecular excited states on a D-Wave quantum annealer [52.5289706853773]
分子系の励起電子状態の計算にD波量子アニールを用いることを実証する。
これらのシミュレーションは、太陽光発電、半導体技術、ナノサイエンスなど、いくつかの分野で重要な役割を果たしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T01:02:17Z) - 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) - Quantum simulations of molecular systems with intrinsic atomic orbitals [0.0]
分子の量子シミュレーションにおける内在性原子軌道(IAO)の利用について検討する。
変動量子固有解器の枠組みにおける基底状態エネルギーと1-および2-体密度演算子について検討する。
また、この手法を小分子の基底状態および励起状態エネルギーの計算にも応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T18:01:44Z) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T19:52:04Z) - Predicting excited states from ground state wavefunction by supervised
quantum machine learning [0.0]
教師付き量子機械学習のスキームは、基底状態の波動関数のみから分子の励起状態特性を予測する。
我々の貢献により、量子化学と量子材料の研究における量子コンピュータの応用が強化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T18:53:55Z) - Quantum simulations of materials on near-term quantum computers [1.856334276134661]
活性領域の強相関電子状態の計算のための量子埋め込み理論を提案する。
半導体中のいくつかの欠陥量子ビットを解析することにより, アプローチの精度と有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T20:57:57Z)
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。