論文の概要: Efficient Parabolic Optimisation Algorithm for adaptive VQE implementations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12756v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 09:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 08:02:58.867963
• Title: Efficient Parabolic Optimisation Algorithm for adaptive VQE implementations
• Title（参考訳）: 適応型VQE実装のための効率的なパラボリック最適化アルゴリズム
• Authors: V. Armaos, Dimitrios A. Badounas, Paraskevas Deligiannis, Konstantinos Lianos, Yordan S. Yordanov
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。 VQEのニーズに特化して設計されたパラボリック・オプティマイザを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational chemistry is one of the most promising applications of quantum computing, mostly thanks to the development of the Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm. VQE is being studied extensively and numerous optimisations of VQE's sub-processes have been suggested, including the encoding methods and the choice of excitations. Recently, adaptive methods were introduced that apply each excitation iteratively. When it comes to adaptive VQE, research is focused on the choice of excitation pool and the strategies for choosing each excitation. Here we focus on a usually overlooked component of VQE, which is the choice of the classical optimisation algorithm. We introduce the parabolic optimiser that we designed specifically for the needs of VQE. This includes both an 1-D and an n-D optimiser that can be used either for adaptive or traditional VQE implementations. We then continue to benchmark the parabolic optimiser against Nelder-Mead for various implementations of VQE. We found that the parabolic optimiser performs significantly better than traditional optimisation methods, requiring fewer CNOTs and fewer quantum experiments to achieve a given energy accuracy.
• Abstract（参考訳）: 計算化学は量子コンピューティングの最も有望な応用の1つであり、主に変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの開発によるものである。 VQEは広く研究されており、符号化方法や励起の選択など、VQEのサブプロセスの多くの最適化が提案されている。 近年,各励起を反復的に適用する適応手法が導入された。 適応vqeに関して、研究は励起プールの選択と各励起を選択するための戦略に焦点を当てている。 ここでは、古典的最適化アルゴリズムの選択であるVQEの通常見過ごされるコンポーネントに焦点を当てる。 VQEのニーズに特化して設計されたパラボリックオプティマイザを導入する。 これには1-dとn-dのオプティマイザーの両方が含まれており、適応型または従来のvqe実装で使用できる。 VQEの様々な実装に対して、Nelder-Meadに対するパラボリックオプティマイザのベンチマークを継続する。 パラボリックオプティマイザは従来の最適化手法よりも大幅に優れており、与えられたエネルギー精度を達成するためにはCNOTを少なく、量子実験を少なくする必要があった。

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