論文の概要: Variational quantum simulation of long-range interacting systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14281v3
- Date: Tue, 30 May 2023 08:20:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 03:18:47.418005
- Title: Variational quantum simulation of long-range interacting systems
- Title(参考訳): 長距離相互作用系の変分量子シミュレーション
- Authors: Chufan Lyu, Xiaoyu Tang, Junning Li, Xusheng Xu, Man-Hong Yung and
Abolfazl Bayat
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、短期量子シミュレーションにおいて最も有望なアプローチである。
長距離相互作用系の基底状態のディジタルシミュレーションのための変分量子アルゴリズムについて検討する。
相互作用がより長距離化するにつれて、変動アルゴリズムはより効率的になる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1744028458220428
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current quantum simulators suffer from multiple limitations such as short
coherence time, noisy operations, faulty readout and restricted qubit
connectivity in some platforms. Variational quantum algorithms are the most
promising approach in near-term quantum simulation to achieve practical quantum
advantage over classical computers. Here, we explore variational quantum
algorithms, with different levels of qubit connectivity, for digital simulation
of the ground state of long-range interacting systems as well as generation of
spin squeezed states. We find that as the interaction becomes more long-ranged,
the variational algorithms become less efficient, achieving lower fidelity and
demanding more optimization iterations. In particular, when the system is near
its criticality the efficiency is even lower. Increasing the connectivity
between distant qubits improves the results, even with less quantum and
classical resources. Our results show that by mixing circuit layers with
different levels of connectivity one can sensibly improve the performance.
Interestingly, the order of layers becomes very important and grouping the
layers with long-distance connectivity at the beginning of the circuit
outperforms other permutations. The same design of circuits can also be used to
variationally produce spin squeezed states, as a resource for quantum
metrology.
- Abstract(参考訳): 現在の量子シミュレータは、短いコヒーレンス時間、騒がしい操作、欠陥のある読み出し、いくつかのプラットフォームでの量子ビット接続制限など、複数の制限に苦しむ。
変分量子アルゴリズムは、古典的コンピュータよりも実用的な量子優位を達成するために、短期量子シミュレーションにおいて最も有望なアプローチである。
ここでは、長距離相互作用系の基底状態のデジタルシミュレーションとスピン圧縮状態の生成のための、異なる量子ビット接続レベルを持つ変分量子アルゴリズムについて検討する。
相互作用がより長距離化するにつれて、変動アルゴリズムの効率が低下し、忠実度が低下し、より最適化の繰り返しが要求される。
特に、システムの臨界度に近い場合、効率はさらに低下する。
遠くの量子ビット間の接続を増加させることで、量子リソースや古典リソースが少なくても結果が向上する。
その結果,回路層を異なる接続レベルに混合することにより,性能を向上できることがわかった。
興味深いことに、層の順序は非常に重要になり、回路の始めの長距離接続で層をグループ化することは、他の置換よりも優れている。
同様に回路の設計は、量子力学の資源としてスピン圧縮状態のバラツキ生成にも用いられる。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T18:00:00Z) - Combining Matrix Product States and Noisy Quantum Computers for Quantum
Simulation [0.0]
行列生成状態(MPS)と演算子(MPO)は、量子多体系を研究するための強力なツールであることが証明されている。
テンソルネットワークの形で古典的な知識を用いることで、制限された量子資源をよりよく活用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T17:21:52Z) - Numerical simulations of long-range open quantum many-body dynamics with
tree tensor networks [0.0]
木テンソルネットワークに基づくオープン量子系の数値計算法を提案する。
このような構造は多体相関の符号化を改善することが期待されている。
我々は、長距離相互作用に適した統合スキームを採用し、散逸ダイナミクスに応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T18:00:03Z) - Time-Optimal Quantum Driving by Variational Circuit Learning [2.9582851733261286]
ディジタル量子シミュレーションとハイブリッド回路学習は、量子最適制御の新しい可能性を開く。
有限個の量子ビットを持つ量子デバイス上で、捕捉された量子粒子の波束展開をシミュレートする。
本手法の誤差に対する堅牢性について考察し,回路にバレンプラトーが存在しないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T11:53:49Z) - Surviving The Barren Plateau in Variational Quantum Circuits with
Bayesian Learning Initialization [0.0]
変分量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、近い将来に量子コンピュータの実用的な問題を解くための有望な戦略と見なされている。
本稿では,ベイズ空間における有望な領域を特定するために勾配を用いた高速・スローアルゴリズムを提案する。
本研究は, 量子化学, 最適化, 量子シミュレーション問題における変分量子アルゴリズムの応用に近づいたものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-04T17:48:57Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Exploiting dynamic quantum circuits in a quantum algorithm with
superconducting qubits [0.207811670193148]
超伝導系量子システム上に動的量子回路を構築する。
我々は、量子位相推定という最も基本的な量子アルゴリズムの1つを適応バージョンで活用する。
我々は、動的回路を用いたリアルタイム量子コンピューティングのバージョンが、実質的で有意義な利点をもたらすことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T18:51:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。