論文の概要: Quantum-assisted Monte Carlo algorithms for fermions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14903v1
• Date: Mon, 30 May 2022 07:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-11 06:42:24.445078
• Title: Quantum-assisted Monte Carlo algorithms for fermions
• Title（参考訳）: フェルミオンに対する量子支援モンテカルロアルゴリズム
• Authors: Xiaosi Xu and Ying Li
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピュータを最小限のコストで使用する,スケーラブルな量子支援モンテカルロアルゴリズムのファミリーを提案する。 モンテカルロハイブリッドフレームワークは,古典的アルゴリズムから得られる基底状態の誤差を抑える一般的な方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.625946422295428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing is a promising way to systematically solve the longstanding computational problem, the ground state of a many-body fermion system. Many efforts have been made to realise certain forms of quantum advantage in this problem, for instance, the development of variational quantum algorithms. A recent work by Huggins et al. reports a novel candidate, i.e. a quantum-classical hybrid Monte Carlo algorithm with a reduced bias in comparison to its fully-classical counterpart. In this paper, we propose a family of scalable quantum-assisted Monte Carlo algorithms where the quantum computer is used at its minimal cost and still can reduce the bias. By incorporating a Bayesian inference approach, we can achieve this quantum-facilitated bias reduction with a much smaller quantum-computing cost than taking empirical mean in amplitude estimation. Besides, we show that the hybrid Monte Carlo framework is a general way to suppress errors in the ground state obtained from classical algorithms. Our work provides a Monte Carlo toolkit for achieving quantum-enhanced calculation of fermion systems on near-term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、多体フェルミオン系の基底状態である長期の計算問題を体系的に解く有望な方法である。 この問題においてある種の量子優位性、例えば変分量子アルゴリズムの開発を実現するために多くの努力がなされている。 hugginsらによる最近の研究は、新しい候補である量子古典的ハイブリッドモンテカルロアルゴリズムを報告している。 本稿では,量子コンピュータを最小限のコストで利用し,バイアスを低減できるスケーラブルな量子支援モンテカルロアルゴリズムのファミリーを提案する。 ベイズ推定手法を取り入れることで、振幅推定において経験的な平均値を取るよりもはるかに少ない量子計算コストで、この量子化バイアス低減を実現することができる。 さらに,ハイブリッドモンテカルロフレームワークは,古典的アルゴリズムから得られた基底状態の誤差を抑制する一般的な方法であることを示す。 我々の研究は、短期量子デバイス上でのフェルミオンシステムの量子化計算を実現するためのモンテカルロツールキットを提供する。

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