論文の概要: Shuffle-QUDIO: accelerate distributed VQE with trainability enhancement and measurement reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12454v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 06:51:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:28:38.318099
• Title: Shuffle-QUDIO: accelerate distributed VQE with trainability enhancement and measurement reduction
• Title（参考訳）: Shuffle-QUDIO: トレーニング性向上と測定低減による分散VQEの高速化
• Authors: Yang Qian, Yuxuan Du, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,量子分散最適化におけるシャッフル演算を局所ハミルトニアンに組み込むためのShuffle-QUDIOを提案する。 QUDIOと比較して、Shuffle-QUDIOは量子プロセッサ間の通信周波数を著しく低減し、同時にトレーニング性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.97248520278123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variational quantum eigensolver (VQE) is a leading strategy that exploits noisy intermediate-scale quantum (NISQ) machines to tackle chemical problems outperforming classical approaches. To gain such computational advantages on large-scale problems, a feasible solution is the QUantum DIstributed Optimization (QUDIO) scheme, which partitions the original problem into $K$ subproblems and allocates them to $K$ quantum machines followed by the parallel optimization. Despite the provable acceleration ratio, the efficiency of QUDIO may heavily degrade by the synchronization operation. To conquer this issue, here we propose Shuffle-QUDIO to involve shuffle operations into local Hamiltonians during the quantum distributed optimization. Compared with QUDIO, Shuffle-QUDIO significantly reduces the communication frequency among quantum processors and simultaneously achieves better trainability. Particularly, we prove that Shuffle-QUDIO enables a faster convergence rate over QUDIO. Extensive numerical experiments are conducted to verify that Shuffle-QUDIO allows both a wall-clock time speedup and low approximation error in the tasks of estimating the ground state energy of molecule. We empirically demonstrate that our proposal can be seamlessly integrated with other acceleration techniques, such as operator grouping, to further improve the efficacy of VQE.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)マシンを利用して古典的アプローチよりも優れた化学問題に取り組むための主要な戦略である。 大規模な問題に対するそのような計算上の利点を得るために、実現可能な解決策は量子分散最適化(qudio)スキームであり、元の問題を$k$サブプロブレムに分割し、それらを$k$量子マシンに割り当てる。 保証可能な加速比にもかかわらず、同期操作によりQUDIOの効率は著しく低下する。 この問題を克服するために,量子分散最適化において局所ハミルトニアンのシャッフル演算を行うshuffle-qudioを提案する。 QUDIOと比較して、Shuffle-QUDIOは量子プロセッサ間の通信周波数を著しく低減し、同時にトレーニング性を向上させる。 特に、Shuffle-QUDIOはQUDIOよりも高速な収束率を実現する。 分子の基底状態エネルギーを推定するタスクにおいて、Shuffle-QUDIOがウォールクロックのタイムスピードアップと低近似誤差の両方を可能にすることを検証するために、大規模な数値実験を行った。 我々は,VQEの有効性を高めるために,演算子グループ化などの他の加速手法とシームレスに統合できることを実証的に実証した。

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