論文の概要: Algorithms for Gibbs state preparation on noiseless and noisy random quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14688v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 18:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 23:18:07.778498
• Title: Algorithms for Gibbs state preparation on noiseless and noisy random quantum circuits
• Title（参考訳）: 無雑音・無雑音量子回路におけるgibbs状態生成アルゴリズム
• Authors: Oles Shtanko, Ramis Movassagh
• Abstract要約: 提案する2つの量子アルゴリズムは,現行の雑音量子ハードウェア上での熱状態を作成することを保証する。 最初のアルゴリズムは中間測度に対するポストセレクションを必要とし、$poly(n)$ depthで量子回路上で動作し、$n$は量子ビットの数である。 第2のアルゴリズムは、物理ハミルトニアンの広大な部分集合であるエルゴード相互作用系に最適化されている。
• 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: The most promising and practical candidate to demonstrate a drastic advantage of quantum computers over classical ones is the simulation of quantum matter. Despite the advances in simulation of the time evolution, preparing thermal states of quantum many-body systems remains notoriously a difficult yet important task. The existing algorithms either require quantum phase estimation rendering them impractical for current noisy hardware, or are variational which face obstacles such as initialization, barren plateaus, and a general lack of provable convergence. We propose two quantum algorithms with provable guarantees to prepare thermal states on current noisy quantum hardware. The first algorithm requires postselection on intermediate measurements and runs on a quantum circuit with $poly(n)$ depth, where $n$ is the number of qubits. This algorithm requires a significantly smaller number of gates than previous such algorithms. The second algorithm is tailored to ergodic interacting systems which are a vast subset of physical Hamiltonians. This algorithm can potentially sample thermal distributions in polynomial time. In addition, both of our algorithms have free parameters that can be optimized or trained to mitigate noise and computational errors. We illustrate our algorithms by running them on the latest IBM quantum hardware and in particular simulate them for the Fermi-Hubbard model.
• Abstract（参考訳）: 古典的コンピュータよりも量子コンピュータの劇的な利点を示す最も有望で実用的な候補は、量子物質のシミュレーションである。 時間発展のシミュレーションの進歩にもかかわらず、量子多体系の熱状態の準備は困難かつ重要な課題として悪名高い。 既存のアルゴリズムは量子位相推定を必要とするため、現在のうるさいハードウェアでは実用的でないか、初期化、不毛高原、一般に証明可能な収束の欠如といった障害に直面する変分である。 提案する2つの量子アルゴリズムは,現行の雑音量子ハードウェア上での熱状態を作成することを保証する。 最初のアルゴリズムは中間測度に対するポストセレクションを必要とし、$poly(n)$ depthで量子回路上で動作し、$n$は量子ビットの数である。 このアルゴリズムは、従来のアルゴリズムよりもはるかに少ないゲート数を必要とする。 第2のアルゴリズムは、物理的ハミルトニアンの膨大な部分集合であるエルゴード相互作用系に合わせたものである。 このアルゴリズムは多項式時間で熱分布をサンプリングすることができる。 さらに、どちらのアルゴリズムも、ノイズや計算誤差を軽減するために最適化または訓練できる自由パラメータを持つ。 アルゴリズムを最新のibm量子ハードウェア上で実行し、特にfermi-hubbardモデルのためにシミュレートすることで説明します。

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