論文の概要: Quantum algorithm for ground state energy estimation using circuit depth
with exponentially improved dependence on precision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06811v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 17:58:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-26 16:51:07.904014
- Title: Quantum algorithm for ground state energy estimation using circuit depth
with exponentially improved dependence on precision
- Title（参考訳）: 精度依存性を指数関数的に改善した回路深度を用いた基底状態エネルギー推定のための量子アルゴリズム
- Authors: Guoming Wang, Daniel Stilck-Fran\c{c}a, Ruizhe Zhang, Shuchen Zhu, and
Peter D. Johnson
- Abstract要約: 我々は,1つの補助量子ビットのみを用いる基底状態エネルギー推定アルゴリズムを開発し,解析する。
我々のアルゴリズムは、利用可能な回路深度を大きくして、全体の実行時間を削減することができる。
これらの特徴により、初期のフォールトトレラント量子コンピューティングの時代において、我々のアルゴリズムは量子優位性を実現するための有望な候補となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34350506518835866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A milestone in the field of quantum computing will be solving problems in
quantum chemistry and materials faster than state of the art classical methods.
The current understanding is that achieving quantum advantage in this area will
require some degree of error correction. While hardware is improving towards
this milestone, optimizing quantum algorithms also brings it closer to the
present. Existing methods for ground state energy estimation require circuit
depths that scale as ${\cal O}(1/\epsilon\cdot
\operatorname{polylog}(1/\epsilon))$ to reach accuracy $\epsilon$. In this
work, we develop and analyze ground state energy estimation algorithms that use
just one auxilliary qubit and for which the circuit depths scale as ${\cal
O}(1/\Delta \cdot \operatorname{polylog}(\Delta/\epsilon))$, where
$\Delta\geq\epsilon$ is a lower bound on the energy gap of the Hamiltonian.
With this $\widetilde{\cal O}(\Delta/\epsilon)$ reduction in circuit depth,
relative to recent resource estimates of ground state energy estimation for the
industrially-relevant molecules of ethelyne-carbonate and PF$_6^-$, the
estimated gate count and circuit depth is reduced by a factor of 43 and 78,
respectively. Furthermore, the algorithm can take advantage of larger available
circuit depths to reduce the total runtime. By setting $\alpha\in[0,1]$ and
using depth proportional to $\epsilon^{-\alpha} \Delta_{\rm true}^{-1+\alpha}$,
the resulting total runtime is $\widetilde{{\cal
O}}(\epsilon^{-2+\alpha}\Delta_{\rm true}^{1-\alpha})$, where $\Delta_{\rm
true}$ is the true energy gap of the Hamiltonian. These features make our
algorithm a promising candidate for realizing quantum advantage in the era of
early fault-tolerant quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの分野におけるマイルストーンは、古典的手法の最先端よりも早く量子化学や材料の問題を解決することである。
現在の理解では、この分野における量子的優位性を達成するにはある程度の誤差補正が必要である。
ハードウェアはこのマイルストーンに向かって改善されているが、量子アルゴリズムを最適化することで、現在に近づいている。
既存の基底状態エネルギー推定の方法は、${\cal o}(1/\epsilon\cdot \operatorname{polylog}(1/\epsilon)$で精度が$\epsilon$となる回路深度を必要とする。
本研究では、1つの補助量子ビットのみを使用し、回路深さを${\cal O}(1/\Delta \cdot \operatorname{polylog}(\Delta/\epsilon)$とスケールする基底状態エネルギー推定アルゴリズムを開発し、解析する。
この$\widetilde{\cal O}(\Delta/\epsilon)$の回路深さの低減により、エセリン-炭酸塩とPF$_6^-$の工業関連分子の基底状態エネルギー推定の最近の資源推定値と比較すると、推定ゲート数と回路深さはそれぞれ43と78で減少する。
さらに、アルゴリズムは利用可能な回路の深さを大きく活用し、全体の実行時間を削減することができる。
$\epsilon^{-\alpha} \Delta_{\rm true}^{-1+\alpha}$に比例して$\alpha\in[0,1]$を設定して、結果として得られる総実行時間は$\widetilde{{\cal O}}(\epsilon^{-2+\alpha}\Delta_{\rm true}^{1-\alpha})$とする。
これらの特徴により、初期のフォールトトレラント量子コンピューティングの時代に量子優位を実現する有望な候補となる。
関連論文リスト
- T-Count Optimizing Genetic Algorithm for Quantum State Preparation [0.05999777817331316]
本稿では,Clifford+Tゲートセットのゲートからなる状態準備回路に対して,遺伝的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、最もエラーが多いコンポーネントの数が減少するフォールトトレラント実装可能なソリューションを自動的に生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T12:26:14Z) - Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0]
この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。
本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:31:56Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Exploring the role of parameters in variational quantum algorithms [59.20947681019466]
動的リー代数の階数を用いた変分量子回路のキャラクタリゼーションのための量子制御に着想を得た手法を提案する。
有望な接続は、リーランク、計算されたエネルギーの精度、および所定の回路アーキテクチャを介して目標状態を達成するために必要な深さとの間のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T20:24:53Z) - Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。
我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z) - Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum
eigensolver algorithm with robust amplitude estimation [50.591267188664666]
量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:51:36Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:33:10Z) - Reducing runtime and error in VQE using deeper and noisier quantum
circuits [0.0]
VQEを含む多くの量子アルゴリズムのコアは、ロバスト振幅推定と呼ばれる手法を用いて精度と精度で改善することができる。
より深く、よりエラーを起こしやすい量子回路を使用することで、より少ない時間でより正確な量子計算を実現する。
この技術は、初期のフォールトトレラント量子計算の仕組みに量子計算を高速化するために用いられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-20T17:11:29Z) - Mitigating algorithmic errors in quantum optimization through energy
extrapolation [4.426846282723645]
基底状態エネルギーの推定において、非無視誤差を緩和するスケーラブルな外挿法を提案する。
我々は,IBM量子コンピュータ上での数値シミュレーションと実験により,これらの手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T17:39:11Z) - Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。