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/2208.10285v3
- Date: Thu, 1 Jun 2023 16:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-03 01:41:23.901589
- 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: 古典的なヤードスティックは変分量子アルゴリズムの精度と収束を決定する上で重要な役割を果たしている。
量子化学への応用のために、いくつかの一般的なヤードスティックを考察し、変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
- 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 determining the accuracy and
convergence of variational quantum algorithms. In literature, many optimizers,
each having its own architecture, have been employed expediently for different
applications. In this work, we consider a few popular optimizers and assess
their performance in variational quantum algorithms for applications in quantum
chemistry in a realistic noisy setting. We benchmark the optimizers with
critical analysis based on quantum simulations of simple molecules, such as
Hydrogen, Lithium Hydride, Beryllium Hydride, water, and Hydrogen Fluoride. The
errors in the ground-state energy, dissociation energy, and dipole moment are
the parameters used as yardsticks. All the simulations were carried out with an
ideal quantum circuit simulator, a noisy quantum circuit simulator, and a noisy
simulator with noise embedded from the IBM Cairo quantum device to understand
the performance of the classical optimizers in ideal and realistic quantum
environments. We used the standard unitary coupled cluster (UCC) ansatz for
simulations, 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 ideal quantum circuits, 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. However, in noisy quantum circuit conditions,
Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA), POWELL, and COBYLA
are among the best-performing optimizers.
- Abstract（参考訳）: 古典最適化器は変分量子アルゴリズムの精度と収束を決定する上で重要な役割を果たす。
文献では、それぞれ独自のアーキテクチャを持つ多くのオプティマイザが、異なるアプリケーションに適切に採用されている。
本研究では,量子化学における変動量子アルゴリズムの性能を,現実的な雑音環境下で評価する手法を提案する。
我々は、水素、水素化リチウム、水素化ベリリウム、水、フッ化水素などの単純な分子の量子シミュレーションに基づく臨界解析で最適化器をベンチマークした。
基底状態エネルギー、解離エネルギー、双極子モーメントの誤差は、ヤードスティックとして使われるパラメータである。
すべてのシミュレーションは理想的な量子回路シミュレータ、ノイズ量子回路シミュレータ、およびibm cairo量子デバイスからノイズを埋め込んだノイズシミュレータを用いて行われ、理想的で現実的な量子環境における古典的最適化の性能を理解した。
計算には標準ユニタリ結合クラスター (ucc) ansatz を用い, フッ化水素中では水素分子から10量子ビットまで, 量子ビットの数は2つから10つに変化した。
理想的な量子回路におけるこれらのオプティマイザの性能に基づいて、共役勾配(CG)、限定メモリのブロイデン=フレッチャー=ゴールドファーブ=シャンノ境界(L_BFGS)B、および逐次最小二乗計画(SLSQP)最適化器が最適性能の勾配に基づく最適化器であることが判明した。
線形近似法(cobyla)とパウエル法(powell)による制約付き最適化が最も効率的である。
しかし、ノイズ量子回路では、同時摂動確率近似(spsa)、パウエル(powell)、コビラ(cobyla)が最適である。
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