論文の概要: Thermal Multi-scale Entanglement Renormalization Ansatz for Variational
Gibbs State Preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16419v1
- Date: Fri, 28 Oct 2022 21:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-21 05:19:14.024922
- Title: Thermal Multi-scale Entanglement Renormalization Ansatz for Variational
Gibbs State Preparation
- Title(参考訳): 変分ギブス状態形成のための熱的マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ
- Authors: Troy J. Sewell, Christopher David White, Brian Swingle
- Abstract要約: 本稿では,量子コンピュータ上での熱ギブズ状態の変動生成のための量子回路群について述べる。
熱的マルチスケールエンタングルメント・リノーマライゼーション・アンサッツ (TMERA) と呼ぶ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many simulation tasks require that one first prepare a system's Gibbs state.
We present a family of quantum circuits for variational preparation of thermal
Gibbs states on a quantum computer; we call them the thermal multi-scale
entanglement renormalization ansatz (TMERA). TMERA circuits transform input
qubits to wavepacket modes localized to varying length scales and approximate a
systems Gibbs state as a mixed state of these modes. The TMERA is a based on
the deep multi-scale entanglement renormalization ansatz (DMERA); a TMERA
modifies a ground-state DMERA circuit by preparing each input qubit as a mixed
state. The excitation probabilities for input qubits serve as variational
parameters used to target particular temperature Gibbs states. Since a TMERA is
a special case of the product spectrum ansatz for thermal states, it is simple
to prepare, analyze, and optimize. We benchmark the TMERA on the transverse
field Ising model in one dimension and find that for $D=6$ it produces global
fidelities $\mathcal F > 0.4$ for 512-site systems across all temperatures.
- Abstract(参考訳): 多くのシミュレーションタスクでは、まずシステムのギブス状態を準備する必要がある。
本稿では, 量子コンピュータ上での熱ギブズ状態の変動生成のための量子回路群を, 熱多スケールエンタングルメント再正規化アンサッツ (TMERA) と呼ぶ。
TMERA回路は入力キュービットを様々な長さスケールにローカライズされたウェーブパレットモードに変換し、これらのモードの混合状態としてシステムギブズ状態を近似する。
TMERAはディープマルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(DMERA)に基づいており、TMERAは各入力キュービットを混合状態として準備することによって基底状態DMERA回路を変更する。
入力量子ビットの励起確率は、特定の温度ギブス状態をターゲットにするために使用される変動パラメータとして機能する。
TMERAは熱状態の製品スペクトルアンサッツの特殊な場合であるため、準備、分析、最適化が簡単である。
我々は、横フィールドIsingモデル上でTMERAを1次元でベンチマークし、D=6$の場合、全温度にわたって512サイトシステムに対して$\mathcal F > 0.4$のグローバルフィダリティを生成する。
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