論文の概要: Optimizing Strongly Interacting Fermionic Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10701v3
- Date: Thu, 29 Sep 2022 18:25:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 23:53:19.968003
- Title: Optimizing Strongly Interacting Fermionic Hamiltonians
- Title(参考訳): 強相互作用するフェルミオンハミルトニアンの最適化
- Authors: Matthew B. Hastings and Ryan O'Donnell
- Abstract要約: 物理学と量子化学の多くの基本的な問題は、ある種の反交換変数の低次を最適化することである。
特筆すべき例外は、最適化がいわゆる「ガウス状態」によって記述されるときであり、自由フェルミオン状態(free fermion state)とも呼ばれる。
我々は、$q=4$SYKモデルで最大固有値を上界化するための効率的な古典的証明アルゴリズムと、この最大固有値を下界化するための効率的な量子認証アルゴリズムを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.14219428942199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The fundamental problem in much of physics and quantum chemistry is to
optimize a low-degree polynomial in certain anticommuting variables. Being a
quantum mechanical problem, in many cases we do not know an efficient classical
witness to the optimum, or even to an approximation of the optimum. One
prominent exception is when the optimum is described by a so-called "Gaussian
state", also called a free fermion state. In this work we are interested in the
complexity of this optimization problem when no good Gaussian state exists. Our
primary testbed is the Sachdev--Ye--Kitaev (SYK) model of random degree-$q$
polynomials, a model of great current interest in condensed matter physics and
string theory, and one which has remarkable properties from a computational
complexity standpoint. Among other results, we give an efficient classical
certification algorithm for upper-bounding the largest eigenvalue in the $q=4$
SYK model, and an efficient quantum certification algorithm for lower-bounding
this largest eigenvalue; both algorithms achieve constant-factor approximations
with high probability.
- Abstract(参考訳): 物理学と量子化学の多くの基本的な問題は、ある種の反可換変数の低次多項式を最適化することである。
量子力学的問題であるため、多くの場合、最適の効率的な古典的証人や、最適の近似さえも知らない。
特筆すべき例外は、最適化が「ガウス状態」と呼ばれる自由フェルミオン状態によって記述されるときである。
この研究では、良いガウス状態が存在しない場合の最適化問題の複雑さに関心があります。
我々の主要なテストベッドは、ランダム次数-$q$多項式のSachdev--Ye-Kitaev(SYK)モデルであり、凝縮物質物理学と弦理論に大きな関心を持つモデルであり、計算複雑性の観点から顕著な性質を持つ。
それらの結果の中から,$q=4$ sykモデルにおける最大固有値の上限値を求める効率的な古典的証明アルゴリズムと,この最大固有値の上限を低くするための効率的な量子証明アルゴリズムを提案する。
関連論文リスト
- Classical optimization with imaginary time block encoding on quantum computers: The MaxCut problem [2.4968861883180447]
対角ハミルトニアンの基底状態解を見つけることは、金融、物理学、計算機科学など多くの分野に関心を持つ理論的および実践的な問題の両方に関係している。
ここでは、新しいブロック符号化方式を用いて、これらの問題の基底状態を取得し、この手法をMaxCutに例証として応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-16T08:17:36Z) - Optimizing Unitary Coupled Cluster Wave Functions on Quantum Hardware: Error Bound and Resource-Efficient Optimizer [0.0]
本稿では、量子ハードウェア上でのユニタリ結合クラスタ波関数の最適化のための射影量子固有解法(PQE)アプローチについて検討する。
このアルゴリズムはシュル・オーディンガー方程式の射影を用いて、試行状態をハミルトニアンの固有状態に効率的に近づける。
我々は,BFGS法を用いて最適化されたarXiv:2102.00345とVQEの両方で導入された最適化よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T15:03:59Z) - Sum-of-Squares inspired Quantum Metaheuristic for Polynomial Optimization with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [76.53316706600717]
最近提案された量子アルゴリズムarXiv:2206.14999は半定値プログラミング(SDP)に基づいている
SDPにインスパイアされた量子アルゴリズムを2乗和に一般化する。
この結果から,本アルゴリズムは大きな問題に適応し,最もよく知られた古典学に近似することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T19:04:13Z) - Quantum algorithms for the variational optimization of correlated electronic states with stochastic reconfiguration and the linear method [0.0]
本稿では、ユニタリ作用素の積に相関した波動関数の変動最適化のための量子アルゴリズムを提案する。
古典的なコンピューティングハードウェアの実装には、指数関数的に計算コストが増加する必要があるが、量子アルゴリズムのコスト(回路数とショット数)はシステムサイズである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-03T17:53:35Z) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T19:06:00Z) - Training variational quantum algorithms is NP-hard [0.7614628596146599]
古典最適化の問題はNPハードであることが示される。
対数的に多くの量子ビットや自由フェルミオンからなる古典的トラクタブルシステムであっても、最適化はNPハードであることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T19:00:01Z) - GEO: Enhancing Combinatorial Optimization with Classical and Quantum
Generative Models [62.997667081978825]
我々は、生成モデルとして知られる機械学習モデルを活用する新しいフレームワークを導入し、最適化問題を解決する。
我々は、テンソルネットワークマシンに依存するGEOの量子インスパイアされたバージョンに注力する。
関数呼び出し数に対する固定予算が与えられた場合、その目標が最小限の最小値を求める場合、その優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T18:18:38Z) - Recent Theoretical Advances in Non-Convex Optimization [56.88981258425256]
近年、深層ネットワークにおける非最適化アルゴリズムの解析やデータ問題への関心が高まっており、非最適化のための理論的最適化アルゴリズムの最近の結果の概要を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T08:28:51Z) - Direct Optimal Control Approach to Laser-Driven Quantum Particle
Dynamics [77.34726150561087]
間接制御理論に対する頑健で柔軟な代替手段として, 直接最適制御を提案する。
この方法は、バイスタブルポテンシャルにおけるレーザー駆動のウェーブパレットダイナミクスの場合に説明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T07:59:29Z) - Warm-starting quantum optimization [6.832341432995627]
最適化問題の緩和解に対応する初期状態を用いて量子最適化を温める方法について論じる。
これにより、量子アルゴリズムは古典的なアルゴリズムの性能保証を継承することができる。
同じ考えを他のランダム化ラウンドスキームや最適化問題に適用するのは簡単である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T18:00:09Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T13:52:41Z)
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。