論文の概要: Improved Quantum Computing with the Higher-order Trotter Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02520v2
• Date: Mon, 24 Oct 2022 03:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 06:29:46.401158
• Title: Improved Quantum Computing with the Higher-order Trotter Decomposition
• Title（参考訳）: 高次トロッタ分解による量子コンピューティングの改善
• Authors: Xiaodong Yang, Xinfang Nie, Yunlan Ji, Tao Xin, Dawei Lu, and Jun Li
• Abstract要約: 我々は、プロパゲータを単一キュービット演算と固定時間システムの進化の組み合わせに還元するために、トロッター分解を用いる。 本研究では,高次トロッター分解により,変分量子アルゴリズムの効率の良い「解」が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.713857446596721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In designing quantum control, it is generally required to simulate the controlled system evolution with a classical computer. However, computing the time evolution operator can be quite resource-consuming since the total Hamiltonian is often hard to diagonalize. In this paper, we mitigate this issue by substituting the time evolution segments with their Trotter decompositions, which reduces the propagator into a combination of single-qubit operations and fixed-time system evolutions. The resulting procedure can provide substantial speed gain with acceptable costs in the propagator error. As a demonstration, we apply the proposed strategy to improve the efficiency of the gradient ascent pulse engineering algorithm for searching optimal control fields. Furthermore, we show that the higher-order Trotter decompositions can provide efficient Ans\"atze for the variational quantum algorithm, leading to improved performance in solving the ground-state problem. The strategy presented here is also applicable for many other quantum optimization and simulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子制御を設計する際には、制御系の進化を古典的なコンピュータでシミュレートする必要がある。 しかし、ハミルトニアン全体の対角化が難しいため、時間発展作用素の計算にはかなりのリソースがかかる。 本稿では,時間発展セグメントをトロッター分解で置換することにより,プロパゲータを単一量子ビット演算と固定時間系進化の組み合わせに還元することで,この問題を軽減する。 結果として、プロパゲータエラーの許容コストでかなりのスピードゲインが得られる。 実験として,最適制御場探索のための勾配上昇パルス工学アルゴリズムの効率向上のために提案手法を適用した。 さらに,高次トロッター分解により,変分量子アルゴリズムにおけるAns\atzeの効率が向上し,基底状態問題の解法性能が向上することを示した。 ここで示した戦略は、他の多くの量子最適化やシミュレーションタスクにも適用できる。

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