論文の概要: Low-Depth Unitary Coupled Cluster Theory for Quantum Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14134v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 01:47:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 05:26:11.197145
- Title: Low-Depth Unitary Coupled Cluster Theory for Quantum Computation
- Title(参考訳): 量子計算のための低次元ユニタリ結合クラスター理論
- Authors: Jia Chen, Hai-Ping Cheng, James K. Freericks
- Abstract要約: ユニタリ結合クラスタ(UCC)近似は、量子コンピュータ上での電子構造計算のための波動関数アンゼである。
多くの軌道を持つ大規模系では、要求されるUCC因子の数は依然として非常に深い量子回路に繋がる。
我々は、小さな振幅でテイラー展開を利用するアルゴリズムを考案し、余分な測定のために回路深度をトレードオフする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.960453648000231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The unitary coupled cluster (UCC) approximation is one of the more promising
wave-function ans\"atze for electronic structure calculations on quantum
computers via the variational quantum eigensolver algorithm. However, for large
systems with many orbitals, the required number of UCC factors still leads to
very deep quantum circuits, which can be challenging to implement. Based on the
observation that most UCC amplitudes are small for weakly correlated molecules,
we devise an algorithm that employs a Taylor expansion in the small amplitudes,
trading off circuit depth for extra measurements. Strong correlations can be
taken into account by performing the expansion about a small set of UCC
factors, which are treated exactly. Near equilibrium, the Taylor series
expansion often works well without the need to include any exact factors; as
the molecule is stretched and correlations increase, we find only a small
number of factors need to be treated exactly.
- Abstract(参考訳): ユニタリ結合クラスタ (UCC) 近似は、変分量子固有解法アルゴリズムを用いて量子コンピュータ上の電子構造計算のためのより有望な波動関数 ans\" の1つである。
しかし、多くの軌道を持つ大規模システムでは、必要な数のUCC因子が依然として非常に深い量子回路につながるため、実装は困難である。
弱い相関分子に対してほとんどのUCC振幅が小さいという観測に基づいて、小さな振幅でテイラー展開を利用するアルゴリズムを考案し、余分な測定のために回路深度をトレードオフする。
強相関は、正確に扱われる少数のucc因子について展開を行うことで考慮される。
平衡付近では、テイラー級数展開は正確な因子を含まないでよく機能し、分子が伸張され相関が増加するにつれて、正確に扱う必要のある要素はごくわずかである。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0]
この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。
本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T15:31:56Z) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - Computing Electronic Correlation Energies using Linear Depth Quantum
Circuits [0.0]
平均フィールドのHartree-Fockアンサツェを生成できる変分NISQフレンドリなアルゴリズムを実証する。
このアルゴリズムは、古典的シミュレーションとクラウド量子プロセッサの両方で、いくつかの小さな分子上でテストした。
量子プロセッサの忠実度が向上し続ければ、我々のアルゴリズムはより大きな分子の研究を可能にするだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-08T15:08:30Z) - 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) - Localized Quantum Chemistry on Quantum Computers [0.6649973446180738]
量子化学計算は通常、システムのサイズと指数関数的にスケールする計算コストによって制限される。
本稿では,化学系のマルチ参照波動関数の局在化と量子位相推定を組み合わせた量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T20:52:22Z) - 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) - An Algebraic Quantum Circuit Compression Algorithm for Hamiltonian
Simulation [55.41644538483948]
現在の世代のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)は、チップサイズとエラー率に大きく制限されている。
我々は、自由フェルミオンとして知られる特定のスピンハミルトニアンをシミュレーションするために、量子回路を効率よく圧縮するために局所化回路変換を導出する。
提案した数値回路圧縮アルゴリズムは、後方安定に動作し、$mathcalO(103)$スピンを超える回路合成を可能にするスピンの数で3次スケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T19:38:03Z) - 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 communication complexity beyond Bell nonlocality [87.70068711362255]
効率的な分散コンピューティングは、リソース要求タスクを解決するためのスケーラブルな戦略を提供する。
量子リソースはこのタスクに適しており、古典的手法よりも優れた明確な戦略を提供する。
我々は,ベルのような不等式に,新たなコミュニケーション複雑性タスクのクラスを関連付けることができることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T18:00:09Z) - A posteriori corrections to the Iterative Qubit Coupled Cluster method
to minimize the use of quantum resources in large-scale calculations [0.0]
所望の精度を達成するために,iQCCエネルギーに様々な補正を加えて反復回数を削減する。
10-qubit N$$分子、24-qubit H$Oストレッチ、56-qubit Singlet-tripletギャップ計算の例で,本手法の有用性と効率を数値的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T20:57:32Z)
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。