論文の概要: Noise-Assisted Variational Quantum Thermalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03935v1
- Date: Sat, 6 Nov 2021 18:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 00:21:06.771374
- Title: Noise-Assisted Variational Quantum Thermalization
- Title（参考訳）: ノイズ支援変分量子熱化
- Authors: Jonathan Foldager, Arthur Pesah, Lars Kai Hansen
- Abstract要約: 量子コンピュータ上での熱状態をシミュレーションするための変分回路が提案されている。
本稿では,量子回路の雑音を利用した新しい熱状態生成アルゴリズムを提案する。
熱状態の学習能力は, 温度に大きく依存していることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.118741675173778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Preparing thermal states on a quantum computer can have a variety of
applications, from simulating many-body quantum systems to training machine
learning models. Variational circuits have been proposed for this task on
near-term quantum computers, but several challenges remain, such as finding a
scalable cost-function, avoiding the need of purification, and mitigating noise
effects. We propose a new algorithm for thermal state preparation that tackles
those three challenges by exploiting the noise of quantum circuits. We consider
a variational architecture containing a depolarizing channel after each unitary
layer, with the ability to directly control the level of noise. We derive a
closed-form approximation for the free-energy of such circuit and use it as a
cost function for our variational algorithm. By evaluating our method on a
variety of Hamiltonians and system sizes, we find several systems for which the
thermal state can be approximated with a high fidelity. However, we also show
that the ability for our algorithm to learn the thermal state strongly depends
on the temperature: while a high fidelity can be obtained for high and low
temperatures, we identify a specific range for which the problem becomes more
challenging. We hope that this first study on noise-assisted thermal state
preparation will inspire future research on exploiting noise in variational
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータに熱状態を用意するには、多体量子システムのシミュレートから機械学習モデルのトレーニングまで、さまざまな応用が考えられる。
短期量子コンピュータにおけるこの課題に対して、変動回路が提案されているが、スケーラブルなコスト関数の発見、浄化の必要の回避、ノイズ効果の軽減など、いくつかの課題が残っている。
本稿では,量子回路の雑音を利用して,これらの3つの課題に対処する熱状態生成アルゴリズムを提案する。
ノイズのレベルを直接制御する機能を備えた,各ユニタリ層に続く分極チャネルを含む変分アーキテクチャについて検討する。
このような回路の自由エネルギーに対する閉形式近似を導出し、変分アルゴリズムのコスト関数として用いる。
本手法を様々なハミルトン系およびシステムサイズで評価することにより、熱状態が高忠実度で近似できるいくつかの系を見出すことができる。
しかし,本アルゴリズムは熱状態の学習能力が温度に大きく依存していることも示し,高い忠実度を高温・低温で得ることができるが,この問題がより困難になる特定の範囲を同定する。
ノイズ支援型サーマルステート準備に関する最初の研究が,変分アルゴリズムにおけるノイズの活用に関する将来の研究を刺激することを期待している。
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