論文の概要: Measurement optimization of variational quantum simulation by classical
shadow and derandomization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13934v3
- Date: Thu, 20 Apr 2023 03:23:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 17:30:30.841084
- Title: Measurement optimization of variational quantum simulation by classical
shadow and derandomization
- Title（参考訳）: 古典的影とデランドマイゼーションによる変分量子シミュレーションの最適化
- Authors: Kouhei Nakaji, Suguru Endo, Yuichiro Matsuzaki, and Hideaki Hakoshima
- Abstract要約: 変動量子シミュレーション(VQS)は、計算負荷を古典コンピュータと量子コンピュータの両方に分散することにより、短期デバイスにおける目標を達成するためのツールを提供する。
最も深刻な課題の1つは、測定数の劇的な増加である。
この研究は、最近提案されたシャドーベース戦略により、VQSにおける測定回数を劇的に削減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）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulating large quantum systems is the ultimate goal of quantum computing.
Variational quantum simulation (VQS) gives us a tool to achieve the goal in
near-term devices by distributing the computation load to both classical and
quantum computers. However, as the size of the quantum system becomes large,
the execution of VQS becomes more and more challenging. One of the most severe
challenges is the drastic increase in the number of measurements; for example,
the number of measurements tends to increase by the fourth power of the number
of qubits in a quantum simulation with a chemical Hamiltonian. This work aims
to dramatically decrease the number of measurements in VQS by recently proposed
shadow-based strategies such as classical shadow and derandomization. Even
though previous literature shows that shadow-based strategies successfully
optimize measurements in the variational quantum optimization (VQO), how to
apply them to VQS was unclear due to the gap between VQO and VQS in measuring
observables. In this paper, we bridge the gap by changing the way of measuring
observables in VQS and propose an algorithm to optimize measurements in VQS by
shadow-based strategies. Our theoretical analysis not only reveals the
advantage of using our algorithm in VQS but theoretically supports using
shadow-based strategies in VQO, whose advantage has only been given
numerically. Additionally, our numerical experiment shows the validity of using
our algorithm with a quantum chemical system.
- Abstract（参考訳）: 大規模量子システムのシミュレーションは、量子コンピューティングの究極の目標である。
変動量子シミュレーション(VQS)は、計算負荷を古典コンピュータと量子コンピュータの両方に分散することにより、短期デバイスにおける目標を達成するためのツールを提供する。
しかし、量子システムのサイズが大きくなるにつれて、VQSの実行はますます困難になる。
例えば、化学ハミルトニアンによる量子シミュレーションにおいて、量子ビット数の4番目のパワーで測定の数が増加する傾向にある。
この研究は、最近提案された古典的な影やデランドマイゼーションのような影に基づく戦略により、VQSにおける測定回数を劇的に減少させることを目的としている。
従来の文献では、変分量子最適化(VQO)におけるシャドーベース戦略の最適化に成功していたが、観測可能量の測定におけるVQOとVQSのギャップのため、VQSへの適用方法は不明であった。
本稿では,VQSにおける観測値の測定方法を変えることでギャップを埋めるとともに,シャドーベース戦略によるVQSの測定を最適化するアルゴリズムを提案する。
理論解析により,vqsにおけるアルゴリズムの利用の利点が明らかにされるだけでなく,vqoにおけるシャドウベースの戦略を理論的にサポートする。
さらに,我々の数値実験は,量子化学システムを用いたアルゴリズムの有効性を示した。
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