論文の概要: Observing ground-state properties of the Fermi-Hubbard model using a
scalable algorithm on a quantum computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02025v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 17:14:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 23:57:08.451369
- Title: Observing ground-state properties of the Fermi-Hubbard model using a
scalable algorithm on a quantum computer
- Title（参考訳）: 量子コンピュータ上のスケーラブルアルゴリズムによるFermi-Hubbardモデルの基底状態特性の観測
- Authors: Stasja Stanisic, Jan Lukas Bosse, Filippo Maria Gambetta, Raul A.
Santos, Wojciech Mruczkiewicz, Thomas E. O'Brien, Eric Ostby and Ashley
Montanaro
- Abstract要約: 我々は,Fermi-Hubbardモデルの中規模インスタンスの重要な定性的特徴を再現できるパラメータがほとんどない,効率的で低深さな変分量子アルゴリズムを示す。
超伝導量子プロセッサ上で16量子ビット上の1x8と2x4のインスタンスに対処する。
金属絶縁体遷移とフリーデル振動の1次元における開始と1次元および2次元における反強磁性秩序を観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.029316801942271296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The famous, yet unsolved, Fermi-Hubbard model for strongly-correlated
electronic systems is a prominent target for quantum computers. However,
accurately representing the Fermi-Hubbard ground state for large instances may
be beyond the reach of near-term quantum hardware. Here we show experimentally
that an efficient, low-depth variational quantum algorithm with few parameters
can reproduce important qualitative features of medium-size instances of the
Fermi-Hubbard model. We address 1x8 and 2x4 instances on 16 qubits on a
superconducting quantum processor, substantially larger than previous work
based on less scalable compression techniques, and going beyond the family of
1D Fermi-Hubbard instances, which are solvable classically. Consistent with
predictions for the ground state, we observe the onset of the metal-insulator
transition and Friedel oscillations in 1D, and antiferromagnetic order in both
1D and 2D. We use a variety of error-mitigation techniques, including
symmetries of the Fermi-Hubbard model and a recently developed technique
tailored to simulating fermionic systems. We also introduce a new variational
optimisation algorithm based on iterative Bayesian updates of a local surrogate
model. Our scalable approach is a first step to using near-term quantum
computers to determine low-energy properties of strongly-correlated electronic
systems that cannot be solved exactly by classical computers.
- Abstract（参考訳）: 強相関電子系に対する有名な、未解決のフェルミ・ハバードモデルは、量子コンピュータの顕著なターゲットである。
しかし、大規模インスタンスのFermi-Hubbard基底状態の正確な表現は、短期量子ハードウェアの範囲を超えている可能性がある。
ここでは,Fermi-Hubbardモデルの中規模インスタンスの重要な定性的特徴を,パラメータが少ない効率よく,低深度変動量子アルゴリズムで再現できることを実験的に示す。
我々は、超伝導量子プロセッサ上で16量子ビットの1x8と2x4のインスタンスに対処し、よりスケーラブルな圧縮技術に基づく以前の作業よりも大幅に大きく、古典的に解決可能な1d fermi-hubbardインスタンス群を超える。
基底状態の予測と一致し、1Dにおける金属絶縁体遷移とフリーデル振動の開始と、1Dおよび2Dの反強磁性秩序を観察する。
我々は、フェルミ・ハバードモデルの対称性や、最近開発されたフェルミ粒子系をシミュレートする手法など、様々な誤り緩和手法を用いる。
また,局所サロゲートモデルの反復ベイズ更新に基づく新しい変分最適化アルゴリズムを提案する。
我々のスケーラブルなアプローチは、古典的コンピュータでは正確に解決できない強相関電子系の低エネルギー特性を決定するために、短期量子コンピュータを使用する最初のステップである。
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