論文の概要: Quantum Computing Quantum Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10431v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 14:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 12:52:59.005207
• Title: Quantum Computing Quantum Monte Carlo
• Title（参考訳）: 量子コンピューティング量子モンテカルロ
• Authors: Yukun Zhang, Yifei Huang, Jinzhao Sun, Dingshun Lv and Xiao Yuan
• Abstract要約: 量子コンピューティングと量子モンテカルロを統合したハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 我々の研究は、中間スケールおよび早期フォールト耐性量子コンピュータで現実的な問題を解決するための道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.69884453265578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing and quantum Monte Carlo (QMC) are respectively the most powerful quantum and classical computing methods for understanding many-body quantum systems. Here, we propose a hybrid quantum-classical algorithm that integrates these two methods, inheriting their distinct features in efficient representation and manipulation of quantum states and overcoming their limitations. We introduce upper bounds to non-stoquaticity indicators (NSI), which measure the sign problem, the most notable limitation of QMC. We show that our algorithm could greatly mitigate the sign problem, which decreases NSIs with the assist of quantum computing. Meanwhile, the use of quantum Monte Carlo also increases the power of noisy quantum circuits, allowing accurate computation with much shallower circuits. We numerically test and verify the method for the N2 molecule (12 qubits) and the Hubbard model (16 qubits). Our work paves the way to solving practical problems with intermediate-scale and early-fault tolerant quantum computers, with potential applications in chemistry, condensed matter physics, materials, high energy physics, etc.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと量子モンテカルロ(QMC)は、多体量子システムを理解するための最も強力な量子および古典的な計算方法である。 本稿では,これら2つの手法を統合し,量子状態の効率的な表現と操作の特長を継承し,それらの限界を克服するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 我々は,QMCの最も顕著な限界である符号問題を測定する非水和性指標(NSI)の上界を導入する。 我々のアルゴリズムは符号問題を大幅に軽減し、量子コンピューティングの助けを借りてNSIを減少させることを示した。 一方、量子モンテカルロを用いることで、ノイズの多い量子回路のパワーも増大し、より浅い回路で正確な計算が可能になる。 我々はN2分子(12量子ビット)とハバードモデル(16量子ビット)の手法を数値的に検証した。 我々の研究は、化学、凝縮物質物理学、材料、高エネルギー物理学等に応用可能な、中規模および早期のフォールト耐性量子コンピュータによる実用的な問題を解決するための道を開いた。

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