論文の概要: Unitary Partitioning and the Contextual Subspace Variational Quantum Eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03451v2
• Date: Sat, 13 Aug 2022 10:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 07:00:32.216593
• Title: Unitary Partitioning and the Contextual Subspace Variational Quantum Eigensolver
• Title（参考訳）: 単位分割と文脈部分空間変動量子固有解器
• Authors: Alexis Ralli and Tim Weaving and Andrew Tranter and William M. Kirby and Peter J. Love and Peter V. Coveney
• Abstract要約: 文脈部分空間変動量子固有解法 (CS-VQE) は、与えられた量子ビットハミルトンの基底状態エネルギーを近似するハイブリッド量子古典的アルゴリズムである。 CS-VQEと測定量削減の組み合わせは、ノイズの多い中間規模量子デバイス上で実現可能な固有値計算を可能にするための有望なアプローチであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The contextual subspace variational quantum eigensolver (CS-VQE) is a hybrid quantum-classical algorithm that approximates the ground state energy of a given qubit Hamiltonian. It achieves this by separating the Hamiltonian into contextual and noncontextual parts. The ground state energy is approximated by classically solving the noncontextual problem, followed by solving the contextual problem using VQE, constrained by the noncontexual solution. In general, computation of the contextual correction needs fewer qubits and measurements compared to solving the full Hamiltonian via traditional VQE. We simulate CS-VQE on different tapered molecular Hamiltonians and apply the unitary partitioning measurement reduction strategy to further reduce the number of measurements required to obtain the contextual correction. Our results indicate that CS-VQE combined with measurement reduction is a promising approach to allow feasible eigenvalue computations on noisy intermediate-scale quantum devices. We also provide a modification to the CS-VQE algorithm, that previously could cause an exponential increase in Hamiltonian terms, that now at worst will scale quadratically.
• Abstract（参考訳）: 文脈部分空間変動量子固有解法 (CS-VQE) は、与えられた量子ビットハミルトンの基底状態エネルギーを近似するハイブリッド量子古典的アルゴリズムである。 これはハミルトニアンを文脈的部分と非文脈的部分に分けることで実現される。 基底状態エネルギーは古典的に非コンテキスト問題の解法によって近似され、続いて非コンテキスト解によって制約されたVQEを用いて文脈問題の解法が導かれる。 一般に、文脈補正の計算は従来の vqe によるフルハミルトニアンを解くのに比べ、計算量と測定量が少なくなる。 異なるテーパ分子ハミルトニアン上のcs-vqeをシミュレートし,ユニタリパーティショニング測定低減戦略を適用し,文脈補正に必要な測定回数を更に削減した。 その結果, cs-vqeと測定値の低減は, 雑音中規模量子デバイス上で実現可能な固有値計算を可能にする有望な手法であることがわかった。 また、cs-vqeアルゴリズムの修正も提供しており、従来はハミルトニアン項が指数関数的に増加する可能性がある。

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