論文の概要: Study of Adaptative Derivative-Assemble Pseudo-Trotter Ansatzes in VQE
through qiskit API
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15438v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 16:53:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-21 15:49:03.669482
- Title: Study of Adaptative Derivative-Assemble Pseudo-Trotter Ansatzes in VQE
through qiskit API
- Title（参考訳）: Qiskit APIによるVQEの適応的導出・集合型ポウド・トロッターアンサーゼの研究
- Authors: Max Alteg, Baptiste Chevalier, Octave Mestoudjian, Johan-Luca Rossi
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子位相推定アルゴリズムの問題を解決するために設計された。
ADAPT-VQEは最小数のパラメータを持つ準最適アンサッツを決定する。
パラメータ数、精度、H2およびLiH分子で使用されるCNOTゲートの数など、これらのアルゴリズムをすべて異なる基準で比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to answer the problem of Quantum Phase Estimation Algorithm been not
suitable for NISQ devices, and allows one to outperform classical computers,
Variational Quantum Algorithms (VQAs) were designed. Our subject of interest is
the so-called Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm and was
originally designed to simulate electronic structures and to compute the ground
state of a given molecule.
VQE is made of two main components : an ansatz and a classical optimizer. The
ansatz runs on the quantum device and aims to simulate the wavefunction, the
parameters of the ansatz will be optimized until the expectation value is
minimum.
The very first ansatz that has originally been used is called UCCSD and it is
based on Coupled Cluster Theory. The main issue considering UCCSD is the large
amount of parameters to optimize and this leads us to the introduction of
Adaptive Derivative-Assembled Pseudo-Trotter ansatz VQE (ADAPT-VQE) which
determines a quasi-optimal ansatz with a minimal number of parameters.
The key point of ADAPT-VQE is to grow the ansatz at every step, by adding
operators chosen from a pre-determined pool of operators one-at-a-time,
assuring that the maximal amount of correlation energy is recovered at each
step. There exists different kind of ADAPT-VQE depending on the starting pool
of operators as the fermionic-ADAPT, the qubit-ADAPT or even the qubit
excitation based (QEB).
Our goal is to implement the different types of ADAPT-VQE mentioned before.
After a quick review of the theoretical background under all of these concepts,
we will implement each algorithm using quiskit. We will also compare all of
these algorithms on different criterions such as the number of parameters, the
accuracy or the number of CNOT gate used on H2 and LiH molecules. Then we will
have a small discussion about the results we obtained.
- Abstract（参考訳）: 量子位相推定アルゴリズムの問題は、NISQ装置には不適であり、古典的コンピュータよりも優れていたため、変分量子アルゴリズム(VQA)が設計された。
我々の関心の対象は変分量子固有ソルバ(vqe)アルゴリズムであり、元々は電子構造をシミュレートし、与えられた分子の基底状態を計算するために設計された。
vqeはansatzとclassic optimizerの2つの主要なコンポーネントで構成されている。
ansatzは量子デバイス上で動作し、波動関数をシミュレートするために、期待値が最小になるまでansatzのパラメータを最適化する。
最初に使われたアンサッツはudcsdと呼ばれ、結合クラスター理論に基づいている。
UCCSDを考慮に入れている主な問題は、最適化すべきパラメータの多さであり、最小数のパラメータを持つ準最適アンサッツを決定するAdaptive Derivative-Assembled Pseudo-Trotter ansatz VQE(ADAPT-VQE)の導入につながる。
ADAPT-VQEのキーポイントは、各ステップで最大相関エネルギーが回復されることを保証するために、事前に決定された演算子のプールから選択された演算子を追加することである。
演算子の開始プールによって異なる種類のADAPT-VQEが存在する:fermionic-ADAPT、qubit-ADAPT、あるいはqubit excitation based (QEB)である。
私たちのゴールは、前述のADAPT-VQEの異なるタイプの実装です。
これらすべての概念の理論的背景をざっとレビューした後、各アルゴリズムをquiskitを使って実装する。
また、H2分子とLiH分子で使用されるパラメータ数、精度、CNOTゲートの数など、これらのアルゴリズムをすべて異なる基準で比較する。
そして、得られた結果について小さな議論をします。
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