論文の概要: Solving Nuclear Structure Problems with the Adaptive Variational Quantum Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01619v2
• Date: Tue, 28 Jun 2022 21:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 05:53:30.382815
• Title: Solving Nuclear Structure Problems with the Adaptive Variational Quantum Algorithm
• Title（参考訳）: 適応変分量子アルゴリズムによる核構造問題の解法
• Authors: A.M. Romero, J. Engel, Ho Lun Tang, and Sophia E. Economou
• Abstract要約: 本稿では,フレキシブルかつ高精度な変分法であるADAPT-VQEアルゴリズムが,合併症に悩まされないことを示す。 最大12個の粒子を処理し、基底状態エネルギースケールに近づくために必要な量子演算の数が、量子ビットの数と線形に一致することを示す。 これらのシミュレーションのほとんどはノイズを含まないが、実際のIBMハードウェアのノイズモデルを用いて、4つの粒子を持つLCGモデルの場合、弱いノイズはアルゴリズムの効率に影響を与えないことを示す。
• 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: We use the Lipkin-Meshkov-Glick (LMG) model and the valence-space nuclear shell model to examine the likely performance of variational quantum eigensolvers in nuclear-structure theory. The LMG model exhibits both a phase transition and spontaneous symmetry breaking at the mean-field level in one of the phases, features that characterize collective dynamics in medium-mass and heavy nuclei. We show that with appropriate modifications, the ADAPT-VQE algorithm, a particularly flexible and accurate variational approach, is not troubled by these complications. We treat up to 12 particles and show that the number of quantum operations needed to approach the ground-state energy scales linearly with the number of qubits. We find similar scaling when the algorithm is applied to the nuclear shell model with realistic interactions in the $sd$ and $pf$ shells. Although most of these simulations contain no noise, we use a noise model from real IBM hardware to show that for the LMG model with four particles, weak noise has no effect on the efficiency of the algorithm.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Lipkin-Meshkov-Glickモデルとvalence-space核シェルモデルを用いて,原子構造理論における変分量子固有解法の性能について検討する。 LMGモデルは、中質量核と重核の集合力学を特徴付ける特徴として、平均場レベルでの相転移と自発対称性の破れの両方を示す。 特に柔軟かつ正確な変分法であるadapt-vqeアルゴリズムは,適切な修正を行えば,これらの複雑化に支障をきたすことはない。 最大12個の粒子を扱い、基底状態エネルギーに近づくために必要な量子演算の数は量子ビット数と線形にスケールすることを示した。 同様のスケーリングは、アルゴリズムが$sd$ と $pf$ のシェルで現実的な相互作用を持つ核シェルモデルに適用されたときに見つかる。 これらのシミュレーションのほとんどはノイズを含まないが、実際のIBMハードウェアのノイズモデルを用いて、4つの粒子を持つLCGモデルの場合、弱いノイズはアルゴリズムの効率に影響を与えないことを示す。

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