論文の概要: Quantum Computing Quantum Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10431v2
- Date: Fri, 28 Jul 2023 08:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 16:48:45.036220
- 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
state-of-the-art 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 first introduce non-stoquasticity indicators (NSIs) and
their upper bounds, 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 assistance of quantum computing. Meanwhile, the
use of quantum Monte Carlo also increases the expressivity of shallow quantum
circuits, allowing more accurate computation that is conventionally achievable
only with much deeper circuits. We numerically test and verify the method for
the N$_2$ 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先端の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。
まず,QMCの有意な限界である符号問題を測定する非確率性指標(NSI)とその上界を導入する。
提案アルゴリズムは, 量子コンピューティングの助けを借りて, NSIを減少させる符号問題を大幅に軽減できることを示す。
一方、量子モンテカルロを用いることで、浅い量子回路の表現性も向上し、従来より深い回路でしか達成できなかったより正確な計算が可能になる。
我々は, n$_2$分子 (12 qubits) とハバードモデル (16 qubits) の手法を数値的に検証し検証した。
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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