論文の概要: Differentiable matrix product states for simulating variational quantum computational chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07983v2
• Date: Wed, 23 Nov 2022 12:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 12:49:38.362808
• Title: Differentiable matrix product states for simulating variational quantum computational chemistry
• Title（参考訳）: 変分量子計算化学のシミュレーションのための微分行列積状態
• Authors: Zhiqian Xu, Yi Fan, Honghui Shang, Chu Guo
• Abstract要約: 可変量子固有解器(VQE)のための並列化可能な古典シミュレータを提案する。 我々のシミュレーターは量子回路の進化を古典的自己微分フレームワークにシームレスに統合する。 応用として、我々はシミュレーターを用いて、HF、LiH、H$O、および最大30ドルの量子ビットを持つCO$$などの分子を研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.269435462100948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Computing is believed to be the ultimate solution for quantum chemistry problems. Before the advent of large-scale, fully fault-tolerant quantum computers, the variational quantum eigensolver~(VQE) is a promising heuristic quantum algorithm to solve real world quantum chemistry problems on near-term noisy quantum computers. Here we propose a highly parallelizable classical simulator for VQE based on the matrix product state representation of quantum state, which significantly extend the simulation range of the existing simulators. Our simulator seamlessly integrates the quantum circuit evolution into the classical auto-differentiation framework, thus the gradients could be computed efficiently similar to the classical deep neural network, with a scaling that is independent of the number of variational parameters. As applications, we use our simulator to study commonly used molecules such as HF, HCl, LiH, H$_2$O as well as CO$_2$ with up to $30$ qubits. The favorable scaling of our simulator against the number of qubits and the number of parameters could make it an ideal testing ground for near-term quantum algorithms and a perfect benchmarking baseline for oncoming large scale VQE experiments on noisy quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは量子化学問題の究極の解であると考えられている。 大規模でフォールトトレラントな量子コンピュータが出現する以前、変分量子固有ソルバ(vqe)は、有望なヒューリスティック量子アルゴリズムであり、近距離ノイズ量子コンピュータにおける実世界の量子化学問題を解決する。 本稿では,量子状態の行列積状態表現に基づくvqe用高度並列化可能な古典的シミュレータを提案する。 シミュレーションでは、量子回路の進化を古典的自己微分フレームワークにシームレスに統合することで、勾配を古典的ディープニューラルネットワークと同様の効率良く計算し、変動パラメータの数に依存しないスケーリングを行うことができる。 応用として,HF,HCl,LiH,H$_2$O,最大30ドルキュービットのCO$_2$などの一般的な分子をシミュレータを用いて研究する。 量子ビット数とパラメータ数に対するシミュレータのスケーリングは、近距離量子アルゴリズムの理想的なテスト基盤となり、ノイズの多い量子コンピュータで大規模なVQE実験を行うための完璧なベンチマークベースラインとなる。

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