論文の概要: The Variational Quantum Eigensolver: a review of methods and best practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05176v3
• Date: Thu, 25 Aug 2022 10:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 18:07:16.792189
• Title: The Variational Quantum Eigensolver: a review of methods and best practices
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法:手法とベストプラクティスのレビュー
• Authors: Jules Tilly, Hongxiang Chen, Shuxiang Cao, Dario Picozzi, Kanav Setia, Ying Li, Edward Grant, Leonard Wossnig, Ivan Rungger, George H. Booth, Jonathan Tennyson
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は変動原理を用いてハミルトンの基底状態エネルギーを計算する。 本総説は,アルゴリズムの様々な部分における進捗状況について概説することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.628860803653535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variational quantum eigensolver (or VQE) uses the variational principle to compute the ground state energy of a Hamiltonian, a problem that is central to quantum chemistry and condensed matter physics. Conventional computing methods are constrained in their accuracy due to the computational limits. The VQE may be used to model complex wavefunctions in polynomial time, making it one of the most promising near-term applications for quantum computing. Finding a path to navigate the relevant literature has rapidly become an overwhelming task, with many methods promising to improve different parts of the algorithm. Despite strong theoretical underpinnings suggesting excellent scaling of individual VQE components, studies have pointed out that their various pre-factors could be too large to reach a quantum computing advantage over conventional methods. This review aims to provide an overview of the progress that has been made on the different parts of the algorithm. All the different components of the algorithm are reviewed in detail including representation of Hamiltonians and wavefunctions on a quantum computer, the optimization process, the post-processing mitigation of errors, and best practices are suggested. We identify four main areas of future research:(1) optimal measurement schemes for reduction of circuit repetitions; (2) large scale parallelization across many quantum computers;(3) ways to overcome the potential appearance of vanishing gradients in the optimization process, and how the number of iterations required for the optimization scales with system size; (4) the extent to which VQE suffers for quantum noise, and whether this noise can be mitigated. The answers to these open research questions will determine the routes for the VQE to achieve quantum advantage as the quantum computing hardware scales up and as the noise levels are reduced.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、量子化学や凝縮物質物理学の中心となるハミルトニアンの基底状態エネルギーを計算するために変分原理を用いる。 従来の計算手法は計算限界のため精度が制限されている。 VQEは多項式時間で複雑な波動関数をモデル化するために用いられるため、量子コンピューティングにおける最も有望な短期的応用の1つである。 関連する文献をナビゲートする経路を見つけることは、急速に圧倒的なタスクとなり、多くの手法がアルゴリズムの様々な部分を改善することを約束している。 個々のvqe成分の優れたスケーリングを示唆する強い理論的根拠にもかかわらず、研究はそれらの様々な前因子が従来の方法よりも量子コンピューティングの優位に達するには大きすぎると指摘している。 このレビューは、アルゴリズムのさまざまな部分で行われている進歩の概要を提供することを目的としている。 アルゴリズムのすべてのコンポーネントは、量子コンピュータ上のハミルトニアンと波動関数の表現、最適化プロセス、エラーの処理後軽減、ベストプラクティスなど、詳細にレビューされている。 1) 回路繰り返しの低減のための最適測定法, (2) 量子コンピュータの大規模並列化, 3) 最適化プロセスにおける消失勾配の潜在的出現を克服する方法, 最適化に必要なイテレーション数とシステムサイズ, (4) vqeが量子ノイズに苦しむ程度, そしてこのノイズを緩和できるかどうか, の4つの主要な領域を明らかにした。 これらのオープンリサーチへの答えは、量子コンピューティングハードウェアのスケールアップとノイズレベルの減少により、vqeが量子優位性を達成するためのルートを決定する。

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