Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computing Electronic Correlation Energies using Linear Depth Quantum Circuits

論文の概要: Computing Electronic Correlation Energies using Linear Depth Quantum Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03949v2
Date: Tue, 9 Aug 2022 03:32:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-06 04:36:49.250503
Title: Computing Electronic Correlation Energies using Linear Depth Quantum Circuits
Title（参考訳）: 線形深さ量子回路を用いた電子相関エネルギーの計算
Authors: Chong Hian Chee, Adrian M. Mak, Daniel Leykam, Panagiotis Kl. Barkoutsos, Dimitris G. Angelakis
Abstract要約: 平均フィールドのHartree-Fockアンサツェを生成できる変分NISQフレンドリなアルゴリズムを実証する。このアルゴリズムは、古典的シミュレーションとクラウド量子プロセッサの両方で、いくつかの小さな分子上でテストした。量子プロセッサの忠実度が向上し続ければ、我々のアルゴリズムはより大きな分子の研究を可能にするだろう。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Efficient computation of molecular energies is an exciting application of quantum computing for quantum chemistry, but current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices can only execute shallow circuits, limiting existing variational quantum algorithms, which require deep entangling quantum circuit ansatzes to capture correlations, to small molecules. Here we demonstrate a variational NISQ-friendly algorithm that generates a set of mean-field Hartree-Fock (HF) ansatzes using multiple shallow circuits with depth linear in the number of qubits to estimate electronic correlation energies via perturbation theory up to the second order. We tested the algorithm on several small molecules, both with classical simulations including noise models and on cloud quantum processors, showing that it not only reproduces the equilibrium molecular energies but it also captures the perturbative electronic correlation effects at longer bond distances. As fidelities of quantum processors continue to improve our algorithm will enable the study of larger molecules compared to other approaches requiring higher-order polynomial circuit depth.
Abstract（参考訳）: 分子エネルギーの効率的な計算は量子化学における量子コンピューティングのエキサイティングな応用であるが、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは浅い回路しか実行できず、量子回路の深いアンサーゼを必要とする既存の変分量子アルゴリズムを制限している。本稿では,量子ビット数の深さ線形な複数の浅回路を用いて平均場hartree-fock(hf)アンサtzeを生成し,摂動理論による電子相関エネルギーを2次まで推定する変分型nisq親和性アルゴリズムを示す。このアルゴリズムを、ノイズモデルやクラウド量子プロセッサなどの古典的なシミュレーションとともに、いくつかの小さな分子でテストし、平衡分子エネルギーを再現するだけでなく、より長い結合距離で摂動的電子相関効果を捉えることを示した。量子プロセッサの忠実度が向上し続ければ、高次多項式回路深度を必要とする他のアプローチに比べて大きな分子の研究が可能になる。

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