論文の概要: Preparing thermal states on noiseless and noisy programmable quantum
processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14688v2
- Date: Wed, 12 Apr 2023 14:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 19:21:45.754238
- Title: Preparing thermal states on noiseless and noisy programmable quantum
processors
- Title（参考訳）: ノイズレスおよびノイズの多いプログラマブル量子プロセッサの熱状態の準備
- Authors: Oles Shtanko, Ramis Movassagh
- Abstract要約: 我々は、短期量子コンピュータ上での熱状態を作成するための証明可能な保証を備えた2つの量子アルゴリズムを提供する。
最初のアルゴリズムは、アシラキュービットが無限の熱浴として機能する自然熱化プロセスにインスパイアされている。
第2のアルゴリズムは任意のシステムで動作し、一般に指数時間で実行される。
- 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: Nature is governed by precise physical laws, which can inspire the discovery
of new computer-run simulation algorithms. Thermal states are the most
ubiquitous for they are the equilibrium states of matter. Simulating thermal
states of quantum matter has applications ranging from quantum machine learning
to better understanding of high-temperature superconductivity and quantum
chemistry. The computational complexity of this task is hopelessly hard for
classical computers. The existing quantum algorithms come with caveats: most
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 guarantee. We provide two
quantum algorithms with provable guarantees to prepare thermal states on
(near-term) quantum computers that avoid these drawbacks. The first algorithm
is inspired by the natural thermalization process where the ancilla qubits act
as the infinite thermal bath. This algorithm can potentially run in polynomial
time to sample thermal distributions of ergodic systems -- the vast class of
physical systems that equilibrate in isolation with respect to local
observables. The second algorithm works for any system and in general runs in
exponential time. However, it requires significantly smaller quantum resources
than previous such algorithms. In addition, we provide an error mitigation
technique for both algorithms to fight back decoherence, which enables us to
run our algorithms on the near-term quantum devices. To illustration, we
simulate the thermal state of the hardcore Bose-Hubbard model on the latest
generation of available quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 自然は正確な物理法則によって支配され、新しいコンピュータ実行シミュレーションアルゴリズムの発見を促すことができる。
熱状態は物質の平衡状態であるため最もユビキタスである。
量子物質の熱状態のシミュレーションには、量子機械学習から高温超伝導や量子化学の理解を深める応用がある。
このタスクの計算複雑性は、古典的なコンピュータでは絶望的に難しい。
既存の量子アルゴリズムには注意事項がある: ほとんどは量子位相推定が必要で、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、証明可能な保証の一般的な欠如といった障害に直面した変分である。
我々は、これらの欠点を避けるために、(短期)量子コンピュータ上で熱状態を作成することが保証される2つの量子アルゴリズムを提供する。
最初のアルゴリズムは、アシラキュービットが無限の熱浴として機能する自然熱化プロセスにインスパイアされている。
このアルゴリズムは多項式時間で実行でき、エルゴード系の熱分布をサンプリングすることができる。
第2のアルゴリズムは任意のシステムで動作し、一般に指数時間で実行される。
しかし、従来のアルゴリズムよりもはるかに小さな量子資源を必要とする。
さらに,両アルゴリズムがデコヒーレンス(decoherence)に対抗して,短期的な量子デバイス上でアルゴリズムを実行するための誤り軽減技術を提供する。
本稿では,次世代量子コンピュータにおけるハードコアBose-Hubbardモデルの熱状態のシミュレーションを行う。
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