論文の概要: Improving the Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers With Fewer Qubits Using Orbital Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14431v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 17:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 00:44:27.206698
• Title: Improving the Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers With Fewer Qubits Using Orbital Optimization
• Title（参考訳）: 軌道最適化による量子ビットの少ない変分量子固有ソルバの精度向上
• Authors: Joel Bierman, Yingzhou Li, Jianfeng Lu
• Abstract要約: 短期量子コンピュータは、情報を処理できる量子ビットの数と、一貫性のある実行が可能な回路の深さに制限される。 これまで、変量量子固有解法(VQE)のようなアルゴリズムの実験的な実証は、最小基底集合を用いた小さな分子に限られてきた。 本稿では、パラメータ化された部分ユニタリ変換を基底関数集合に適用した量子固有解法に軌道最適化スキームを組み込むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.266892492931388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Near-term quantum computers will be limited in the number of qubits on which they can process information as well as the depth of the circuits that they can coherently carry out. To-date, experimental demonstrations of algorithms such as the Variational Quantum Eigensolver (VQE) have been limited to small molecules using minimal basis sets for this reason. In this work we propose incorporating an orbital optimization scheme into quantum eigensolvers wherein a parameterized partial unitary transformation is applied to the basis functions set in order to reduce the number of qubits required for a given problem. The optimal transformation is found by minimizing the ground state energy with respect to this partial unitary matrix. Through numerical simulations of small molecules up to 16 spin orbitals, we demonstrate that this method has the ability to greatly extend the capabilities of near-term quantum computers with regard to the electronic structure problem. We find that VQE paired with orbital optimization consistently achieves lower ground state energies than traditional VQE when using the same number of qubits and even frequently achieves lower ground state energies than VQE methods using more qubits.
• Abstract（参考訳）: 短期量子コンピュータは、情報を処理できる量子ビットの数と、一貫性のある実行が可能な回路の深さに制限される。 現在、変量量子固有解法(VQE)のようなアルゴリズムの実験的な実証は、この理由から最小基底集合を用いて小さな分子に限られている。 本研究では, パラメータ化部分ユニタリ変換を基本関数に適用して, 与えられた問題に必要な量子ビット数を減少させる, 量子固有解法に軌道最適化スキームを組み込むことを提案する。 最適変換は、この部分ユニタリ行列に対する基底状態エネルギーを最小化することによって得られる。 スピン軌道16個までの小分子の数値シミュレーションにより, この手法は電子構造問題に関して, 短期量子コンピュータの能力を大幅に拡張できることを示した。 また, 軌道最適化と組み合わせたVQEは, 従来のVQEよりも低い基底状態エネルギーを実現し, より多くの量子ビットを用いたVQE法よりも低い基底状態エネルギーを頻繁に達成していることがわかった。

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