論文の概要: Improved iterative quantum algorithm for ground-state preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08454v2
- Date: Mon, 24 Oct 2022 07:52:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-22 09:33:01.634986
- Title: Improved iterative quantum algorithm for ground-state preparation
- Title（参考訳）: 基底状態生成のための反復量子アルゴリズムの改良
- Authors: Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Shu-Qian Shen, Ming Li, Zhi-Xi Wang, and
Shao-Ming Fei
- Abstract要約: ハミルトン系の基底状態を作成するために,改良された反復量子アルゴリズムを提案する。
提案手法には,各イテレーションにおける成功確率の向上,測定精度に依存しないサンプリングの複雑さ,ゲートの複雑さの低減,およびアシラリー状態が十分に準備された場合の量子資源のみを必要とするという利点がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.921552273745794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Finding the ground state of a Hamiltonian system is of great significance in
many-body quantum physics and quantum chemistry. We propose an improved
iterative quantum algorithm to prepare the ground state of a Hamiltonian. The
crucial point is to optimize a cost function on the state space via the quantum
gradient descent (QGD) implemented on quantum devices. We provide practical
guideline on the selection of the learning rate in QGD by finding a fundamental
upper bound and establishing a relationship between our algorithm and the
first-order approximation of the imaginary time evolution. Furthermore, we
adapt a variational quantum state preparation method as a subroutine to
generate an ancillary state by utilizing only polylogarithmic quantum
resources. The performance of our algorithm is demonstrated by numerical
calculations of the deuteron molecule and Heisenberg model without and with
noises. Compared with the existing algorithms, our approach has advantages
including the higher success probability at each iteration, the measurement
precision-independent sampling complexity, the lower gate complexity, and only
quantum resources are required when the ancillary state is well prepared.
- Abstract（参考訳）: ハミルトン系の基底状態を見つけることは、多体量子物理学と量子化学において非常に重要である。
ハミルトンの基底状態を作成するために,改良された反復量子アルゴリズムを提案する。
重要な点は、量子デバイス上に実装された量子勾配降下(qgd)を通じて状態空間上のコスト関数を最適化することである。
本論文は,qgdにおける学習率選択の指針として,基本上界を求め,本アルゴリズムと虚時進化の1次近似との関係性を確立することを提案する。
さらに,多対数量子資源のみを利用して変分量子状態生成法をサブルーチンとして適用し,漸近状態を生成する。
本アルゴリズムの性能は,ノイズのない重陽子分子とハイゼンベルク模型の数値計算によって実証された。
既存のアルゴリズムと比較すると,各イテレーションにおける成功確率の向上,測定精度に依存しないサンプリングの複雑さ,ゲートの複雑さの低減,アシラリー状態が十分に準備されている場合の量子資源の確保といった利点がある。
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