論文の概要: Benchmarking of Different Optimizers in the Variational Quantum
Algorithms for Applications in Quantum Chemistry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10285v1
- Date: Mon, 22 Aug 2022 13:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-30 05:00:48.922556
- Title: Benchmarking of Different Optimizers in the Variational Quantum
Algorithms for Applications in Quantum Chemistry
- Title（参考訳）: 量子化学への応用のための変分量子アルゴリズムにおける異なる最適化器のベンチマーク
- Authors: Harshdeep Singh, Sabyashachi Mishra, Sonjoy Majumder
- Abstract要約: 古典的な変分量子アルゴリズムを考慮し、その性能を量子化学の応用として評価する。
水素分子、水素化リチウム、水素化ベリリウム、水分子、フッ化水素などの単純な分子の量子シミュレーションは、カイスキットの量子シミュレータの助けを借りて行われる。
全てのシミュレーションは標準のユニタリカップリングクラスタ(UCC)アンサッツを用いて行われ、フッ化水素分子から10キュービットまでの2つの量子ビットの数は、フッ化水素において異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classical optimizers play a crucial role in variational quantum algorithms,
and there are quite a few optimizers available, each having its own
architecture, and thereby, are suitable for certain applications. In this work,
a few commonly-used optimizers are considered, and their performance in
variational quantum algorithms is assessed for applications in quantum
chemistry. To that end, quantum simulations of simple molecules like the
Hydrogen molecule, Lithium Hydride, Beryllium Hydride, water molecule, and
Hydrogen Fluoride, are carried out with the help of quantum simulators in
Qiskit. For proper benchmarking, a number of parameters are considered, namely
errors in the ground-state energy, dissociation energy, and the dipole moment,
with some insights being drawn from the simulation time and iterations taken
for convergence. All the simulations were carried out with the standard Unitary
Coupled Cluster (UCC) ansatz, and the number of qubits varied from two,
starting from the Hydrogen molecule to ten qubits, in Hydrogen Fluoride. Based
on the performance of these optimizers in the aforementioned simulations, the
conjugate gradient (CG), limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno bound
(L_BFGS_B), and sequential least squares Programming (SLSQP) optimizers are
found to be the best performing gradient-based optimizers, while constrained
optimization by linear approximation (COBYLA), and Powell perform most
efficiently among the gradient-free methods.
- Abstract（参考訳）: 古典的なオプティマイザは変分量子アルゴリズムにおいて重要な役割を担い、多くのオプティマイザが利用可能であり、それぞれが独自のアーキテクチャを持つため、特定のアプリケーションに適している。
この研究では、よく使われる最適化器をいくつか検討し、変分量子アルゴリズムの性能を量子化学の応用として評価する。
そのために、qiskitの量子シミュレータを用いて、水素分子、水素化リチウム、水素化ベリリウム、水分子、フッ化水素などの単純な分子の量子シミュレーションを行う。
適切なベンチマークを行うには、基底状態エネルギーの誤差、解離エネルギー、双極子モーメントなど、いくつかのパラメータが考慮される。
全てのシミュレーションは標準のユニタリ結合クラスター(UCC)アンサッツを用いて行われ、フッ化水素では水素分子から10キュービットまでの2つの量子ビットの数が変化した。
上記のシミュレーションでは, 共役勾配(CG), 限定メモリのブロイデン-フレッチャー-ゴルファーブ-シャンノ境界(L_BFGS_B), 逐次最小二乗計画法(SLSQP) の最適化が最適であるのに対して, 線形近似法(COBYLA) とパウエル法(Powell) の最適化は, 線形近似法(COBYLA) が最適である。
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