論文の概要: Evaluation on Genetic Algorithms as an optimizer of Variational Quantum Eigensolver(VQE) method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07441v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 15:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 12:18:57.536514
• Title: Evaluation on Genetic Algorithms as an optimizer of Variational Quantum Eigensolver(VQE) method
• Title（参考訳）: 変量量子固有解法(VQE)の最適化手法としての遺伝的アルゴリズムの評価
• Authors: Hikaru Wakaura, Takao Tomono, Shoya Yasuda
• Abstract要約: 量子コンピュータ上の変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータと古典コンピュータの両方を用いた固有状態と固有値の解法としてよく知られたハイブリッドアルゴリズムである。 この方法では、現実的な時間では解決できないような、高分子や複雑な最適化問題を含む量子化学シミュレーションを解くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational-Quantum-Eigensolver(VQE) method on a quantum computer is a well-known hybrid algorithm to solve the eigenstates and eigenvalues that uses both quantum and classical computers. This method has the potential to solve quantum chemical simulation including polymer and complex optimization problems that are never able to be solved in a realistic time. Though they are many papers on VQE, there are many hurdles before practical application. Therefore, we tried to evaluate VQE methods with Genetic Algorithms(GA). In this paper, we propose the VQE method with GA. We selected ground and excited-state energy on hydrogen molecules as the target because there are many local minimum values on excited states though the molecular structure is extremely simple. Therefore it is not easy to find the energy of states. We compared the GA method with other methods from the viewpoint of log error of the ground, triplet, singlet, and doubly excited state energy value. As a result, we denoted that the BFGS method has the highest accuracy. We thought that rcGA used as an optimization for the VQE method was proved disappointing. The rcGA does not show an advantage compared to other methods. we suggest that the cause is due to initial convergence. In the future, we want to try to introduce Genetic Algorithms then local search.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上の変分量子解法(vqe)法は、量子コンピュータと古典コンピュータの両方を使用する固有値と固有値を解くためのよく知られたハイブリッドアルゴリズムである。 この方法では、現実的な時間では解決できないような、高分子や複雑な最適化問題を含む量子化学シミュレーションを解くことができる。 VQEに関する多くの論文があるが、実用化には多くのハードルがある。 そこで我々は遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてVQE法の評価を試みた。 本稿では,GAを用いたVQE手法を提案する。 分子構造は極めて単純であるが, 励起状態の局所的な最小値が多数存在するため, ターゲットとして水素分子の基底および励起状態エネルギーを選択した。 したがって、状態のエネルギーを見つけることは容易ではない。 地盤の対数誤差,三重項,一重項,二重励起状態エネルギー値の観点から,GA法と他の手法との比較を行った。 その結果,BFGS法が最も精度が高いことがわかった。 VQE手法の最適化に rcGA が使われたのは残念なことだと考えた。 rcGAは他の方法と比べて優位性はない。 原因は 初期収束によるものだと 示唆しています。 将来的には遺伝的アルゴリズムをローカル検索に導入したいと考えている。

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