論文の概要: Response to "Exponential challenges in unbiasing quantum Monte Carlo
algorithms with quantum computers"
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13776v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 20:17:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 07:29:28.663267
- Title: Response to "Exponential challenges in unbiasing quantum Monte Carlo
algorithms with quantum computers"
- Title(参考訳): 量子コンピュータを用いた量子モンテカルロアルゴリズムの非バイアス化における特殊課題」への対応
- Authors: Joonho Lee and David R. Reichman and Ryan Babbush and Nicholas C.
Rubin and Fionn D. Malone and Bryan O'Gorman and William J. Huggins
- Abstract要約: 我々は、QC-QMCにおける実用的な量子優位性の可能性が引き続きオープンであることを強調するために、詳細と数値を提供する。
QC-QMCにおける指数的課題は,(1)QMC法の選択,(2)基礎システム,(3)トライアルと歩行の波動関数の形式に依存する。
今後の研究は、QC-QMCが実用的な量子優位性を実現するための例を特定することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7943023838493659
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A recent preprint by Mazzola and Carleo numerically investigates exponential
challenges that can arise for the QC-QMC algorithm introduced in our work,
"Unbiasing fermionic quantum Monte Carlo with a quantum computer." As discussed
in our original paper, we agree with this general concern. However, here we
provide further details and numerics to emphasize that the prospects for
practical quantum advantage in QC-QMC remain open. The exponential challenges
in QC-QMC are dependent on (1) the choice of QMC methods, (2) the underlying
system, and (3) the form of trial and walker wavefunctions. While one can find
difficult examples with a specific method, a specific system, and a specific
walker/trial form, for some combinations of these choices, the approach is
potentially more scalable than other near-term quantum algorithms. Future
research should aim to identify examples for which QC-QMC enables practical
quantum advantage.
- Abstract(参考訳): mazzola と carleo による最近のプレプリントは、我々の研究で導入された qc-qmc アルゴリズムに生じる指数関数的問題である「量子コンピュータによるフェルミオン量子モンテカルロの偏り」を数値的に研究している。
元の論文で述べたように、私たちはこの一般的な懸念に同意する。
しかし、ここではQC-QMCにおける実用的な量子優位性の可能性について、さらなる詳細と数値を述べる。
QC-QMCにおける指数的課題は,(1)QMC法の選択,(2)基礎システム,(3)トライアルと歩行の波動関数の形式に依存する。
特定の方法、特定のシステム、特定の歩行/心的形態の難しい例を見つけることができるが、このアプローチは他の短期量子アルゴリズムよりもスケーラブルである可能性がある。
今後の研究は、QC-QMCが実用的な量子優位性を実現する例を特定することを目的としている。
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