論文の概要: Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum eigensolver algorithm with robust amplitude estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07275v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 16:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 03:18:21.637386
• Title: Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum eigensolver algorithm with robust amplitude estimation
• Title（参考訳）: 頑健な振幅推定による変分量子固有解法アルゴリズムにおけるエネルギー推定コストの低減
• Authors: Peter D. Johnson, Alexander A. Kunitsa, J\'er\^ome F. Gonthier, Maxwell D. Radin, Corneliu Buda, Eric J. Doskocil, Clena M. Abuan, Jhonathan Romero
• Abstract要約: 量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。 これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.591267188664666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum chemistry and materials is one of the most promising applications of quantum computing. Yet much work is still to be done in matching industry-relevant problems in these areas with quantum algorithms that can solve them. Most previous efforts have carried out resource estimations for quantum algorithms run on large-scale fault-tolerant architectures, which include the quantum phase estimation algorithm. In contrast, few have assessed the performance of near-term quantum algorithms, which include the variational quantum eigensolver (VQE) algorithm. Recently, a large-scale benchmark study [Gonthier et al. 2020] found evidence that the performance of the variational quantum eigensolver for a set of industry-relevant molecules may be too inefficient to be of practical use. This motivates the need for developing and assessing methods that improve the efficiency of VQE. In this work, we predict the runtime of the energy estimation subroutine of VQE when using robust amplitude estimation (RAE) to estimate Pauli expectation values. Under conservative assumptions, our resource estimation predicts that RAE can reduce the runtime over the standard estimation method in VQE by one to two orders of magnitude. Despite this improvement, we find that the runtimes are still too large to be practical. These findings motivate two complementary efforts towards quantum advantage: 1) the investigation of more efficient near-term methods for ground state energy estimation and 2) the development of problem instances that are of industrial value and classically challenging, but better suited to quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 量子化学と物質は量子コンピューティングの最も有望な応用の一つである。 しかし、これらの分野における業界に関連する問題と、それらを解決できる量子アルゴリズムとのマッチングには、まだ多くの作業が続けられている。 以前の研究のほとんどは、量子位相推定アルゴリズムを含む大規模フォールトトレラントアーキテクチャ上で実行される量子アルゴリズムのリソース推定を実行している。 対照的に、変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを含む、短期量子アルゴリズムの性能を評価するものはほとんどない。 近年の大規模ベンチマーク研究(gonthier et al. 2020)により、産業関連分子群に対する変分量子固有解法の性能は実用上不効率的である可能性が示唆された。 これはVQEの効率を改善する方法の開発と評価の必要性を動機付けている。 本研究では,ロバスト振幅推定(rae)を用いてポーリ期待値を推定する場合,vqeのエネルギー推定サブルーチンの実行時間を予測する。 保守的な仮定の下では、RAEはVQEの標準推定法よりも1～2桁の精度でランタイムを削減できると予測する。 この改善にもかかわらず、ランタイムは実用には大きすぎることに気付きました。 これらの発見は、量子優位に対する2つの相補的な取り組みを動機付けている。 1)より効率的な地中エネルギー推定手法の検討 2) 産業価値が高く,古典的には困難だが,量子計算に適した問題インスタンスの開発。

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