論文の概要: Towards near-term quantum simulation of materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15256v2
- Date: Thu, 10 Nov 2022 18:31:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-11 06:34:37.636520
- Title: Towards near-term quantum simulation of materials
- Title（参考訳）: 物質の短期量子シミュレーションに向けて
- Authors: Laura Clinton, Toby Cubitt, Brian Flynn, Filippo Maria Gambetta, Joel
Klassen, Ashley Montanaro, Stephen Piddock, Raul A. Santos and Evan Sheridan
- Abstract要約: 多くの量子シミュレーションアルゴリズムは、ハミルトニアンにおいて各項によって生成されるユニタリ進化の層に依存している。
本稿では, 層の深さがシステムサイズに依存しない材料モデリングのための新しい量子アルゴリズムを提案する。
本稿では,本手法の回路コストを分析し,密度汎関数理論データを量子回路命令に変換するコンパイラを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47780641233738846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Simulation of materials is one of the most promising applications of quantum
computers. On near-term hardware the crucial constraint on these simulations is
circuit depth. Many quantum simulation algorithms rely on a layer of unitary
evolutions generated by each term in a Hamiltonian. This appears in
time-dynamics as a single Trotter step, and in variational quantum eigensolvers
under the Hamiltonian variational ansatz as a single ansatz layer. We present a
new quantum algorithm design for materials modelling where the depth of a layer
is independent of the system size. This design takes advantage of the locality
of materials in the Wannier basis and employs a tailored fermionic encoding
that preserves locality. We analyse the circuit costs of this approach and
present a compiler that transforms density functional theory data into quantum
circuit instructions -- connecting the physics of the material to the
simulation circuit. The compiler automatically optimises circuits at multiple
levels, from the base gate level to optimisations derived from the physics of
the specific target material. We present numerical results for materials
spanning a wide structural and technological range. Our results demonstrate a
reduction of many orders of magnitude in circuit depth over standard prior
methods that do not consider the structure of the Hamiltonian. For example our
results improve resource requirements for Strontium Vanadate (SrVO$_3$) from
864 to 180 qubits for a $3\times3\times3$ lattice, and the circuit depth of a
single Trotter or variational layer from $7.5\times 10^8$ to depth $884$.
Although this is still beyond current hardware, our results show that materials
simulation may be feasible on quantum computers without necessarily requiring
scalable, fault-tolerant quantum computers, provided quantum algorithm design
incorporates understanding of the materials and applications.
- Abstract（参考訳）: 材料のシミュレーションは量子コンピュータの最も有望な応用の一つである。
短期ハードウェアでは、これらのシミュレーションの重要な制約は回路深さである。
多くの量子シミュレーションアルゴリズムは、ハミルトニアン内の各項によって生成されるユニタリ進化の層に依存する。
これは時間力学において単一のトロッターステップとして現れ、ハミルトニアン変分アンサッツの下の変分量子固有解法では単一のアンサッツ層として現れる。
本稿では, 層の深さがシステムサイズに依存しない材料モデリングのための新しい量子アルゴリズムを提案する。
この設計は、ワニエ基底における材料の局所性を生かし、局所性を保存するための調整されたフェルミオン符号化を用いる。
本稿では,この手法の回路コストを分析し,密度汎関数理論データを量子回路命令に変換するコンパイラを提案する。
コンパイラは、ベースゲートレベルから特定の対象物質の物理に由来する最適化まで、複数のレベルの回路を自動的に最適化する。
幅広い構造・技術領域にまたがる材料に対する数値計算結果を示す。
この結果は、ハミルトニアンの構造を考慮しない標準的な先行手法よりも、回路深度における多くの桁数の減少を示す。
例えば、srvo$_3$) strontium vanadate のリソース要件を 3\times3\times3$ 格子で 864 から 180 qubits に改善し、単一のトロッターまたは変分層の回路深さを 7.5\times 10^8$ から 884$ に改善した。
量子アルゴリズム設計は材料や応用を理解することを取り入れているため,スケーラブルでフォールトトレラントな量子コンピュータを必要とせずに,材料シミュレーションが量子コンピュータ上で実現可能であることを示す。
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