論文の概要: Benchmarking Variational Quantum Eigensolvers for Quantum Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12775v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 08:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 01:40:32.333441
• Title: Benchmarking Variational Quantum Eigensolvers for Quantum Chemistry
• Title（参考訳）: 量子化学のための変量量子固有解法のベンチマーク
• Authors: Jiaqi Hu, Junning Li, Yanling Lin, Hanlin Long, Xu-Sheng Xu, Zhaofeng Su, Wengang Zhang, Yikang Zhu, Man-Hong Yung
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)に基づく量子古典ハイブリッドフレームワークが、ノイズの多い量子デバイスの選択方法となっている。 我々は、エネルギー精度、収束までの実行時間、パラメータ数に基づく10種類以上のVQEアンサツェ(最大30キュービットのシステム)のベンチマークを行う。 以上の結果から, ADAPTアンサッツは小型システム(14量子ビット以下)のより正確なエネルギーを得るのに有効であるが, 計算資源のコストははるかに高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum chemistry is one of the most promising applications of quantum computers in the near future. For noisy intermediate-scale quantum devices, the quantum-classical hybrid framework based on the variational quantum eigensolver (VQE) has become the method of choice. In the literature, there are many different variants of VQE, but it is not known which one is optimal for a given molecule. For this purpose, we perform a thorough benchmarking on more than ten different kinds of VQE ansatzes (in systems up to 30 qubits), based on their performance on the energy accuracy, runtime until convergence, and number of parameters. Our results show that the ADAPT ansatz can be used to obtain more accurate energy for small systems (below 14 qubits), but it costs much more computational resources. For larger molecules, UCCSD0 has better performance. However, all the tested ansatzes can hardly reach chemical accuracy at stretched bond lengths. Our results were obtained using MindSpore Quantum, where the codes and the benchmarking toolkit are publicly available at Gitee.
• Abstract（参考訳）: 量子化学は、近い将来最も有望な量子コンピュータの応用の一つである。 ノイズの多い中間スケール量子デバイスでは、変分量子固有ソルバ(vqe)に基づく量子古典ハイブリッドフレームワークが選択方法となっている。 文献では、VQEには多くの異なる変種があるが、どの分子が与えられた分子に対して最適であるかは分かっていない。 この目的のために、エネルギーの正確性、収束までの実行時間、パラメータ数に基づいて、10種類以上のvqe ansatze(システムでは30キュービットまで)を徹底的にベンチマークする。 その結果, 適応型アンサッツは小型システム(14量子ビット以下)でより正確なエネルギーを得ることができるが, 計算資源ははるかに高いことがわかった。 大きな分子の場合、UCCSD0はより良い性能を持つ。 しかしながら、試験された全てのアンサットは、伸長した結合長で化学精度に到達できない。 私たちの結果はMindSpore Quantumを使って得られました。コードとベンチマークツールキットはGiteeで公開されています。

関連論文リスト

• Technology and Performance Benchmarks of IQM's 20-Qubit Quantum Computer [56.435136806763055]
  IQM量子コンピュータはQPUと他のフルスタック量子コンピュータの両方をカバーする。 焦点は、Garnet QPUとそのアーキテクチャを特徴とする20量子ビットの量子コンピュータであり、最大150量子ビットまでスケールする。 QPUとシステムレベルベンチマークは、中央値の2キュービットゲート忠実度99.5%、グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)状態の20キュービット全てを真のエンハングリングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T14:26:10Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Variational-quantum-eigensolver-inspired optimization for spin-chain work extraction [39.58317527488534]
  量子源からのエネルギー抽出は、量子電池のような新しい量子デバイスを開発するための重要なタスクである。 量子源からエネルギーを完全に抽出する主な問題は、任意のユニタリ演算をシステム上で行うことができるという仮定である。 本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムにインスパイアされた抽出可能エネルギーの最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T15:59:54Z)
• Benchmarking the Variational Quantum Eigensolver using different quantum hardware [0.0]
  変分量子固有解法(VQE)は化学応用のための有望な量子アルゴリズムである。 VQEを用いて水素分子のシミュレーションを行い、超伝導とイオントラップ量子コンピュータを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T18:56:07Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Open Source Variational Quantum Eigensolver Extension of the Quantum Learning Machine (QLM) for Quantum Chemistry [0.0]
  我々は,化学に着想を得た適応手法の使用と開発のための新しいオープンソースQCパッケージ,Open-VQEを紹介した。 Atos Quantum Learning Machine (QLM)は、コンピュータプログラムを記述、最適化できる汎用プログラミングフレームワークである。 OpenVQEとともに、新しいオープンソースモジュールであるmyQLMFermion(QC開発において重要な重要なQLMリソースを含む)を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T14:24:22Z)
• Improved variational quantum eigensolver via quasi-dynamical evolution [0.0]
  変分量子固有解法 (VQE) は、現在および短期の量子デバイス向けに設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 VQEには、量子優位性に対する好ましいスケーリングを禁じる問題がある。 本稿では,VQEを補う量子アニール法を提案する。 改良されたVQEは不毛の台地を回避し、局所的なミニマを放出し、低深度回路で動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T11:21:44Z)
• The Cost of Improving the Precision of the Variational Quantum Eigensolver for Quantum Chemistry [0.0]
  様々な種類の誤差が変分量子固有解法(VQE)に与える影響について検討する。 ハイブリッド古典量子最適化の最適方法は、中間エネルギー評価においていくつかのノイズを許容することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T06:24:52Z)
• VQE Method: A Short Survey and Recent Developments [5.9640499950316945]
  変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトニアンの固有値と固有値を見つけるためにハイブリッド量子古典計算法を用いる方法である。 VQEは、様々な小さな分子に対する電子的シュリンガー方程式の解法に成功している。 現代の量子コンピュータは、現在利用可能なアンサツェを用いて生成されたディープ量子回路を実行することができない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:25:36Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Quantum-optimal-control-inspired ansatz for variational quantum algorithms [105.54048699217668]
  変分量子アルゴリズム (VQA) の中心成分は状態準備回路(英語版)であり、アンザッツ(英語版)または変分形式(英語版)とも呼ばれる。 ここでは、対称性を破るユニタリを組み込んだ「解」を導入することで、このアプローチが必ずしも有利であるとは限らないことを示す。 この研究は、より一般的な対称性を破るアンスの開発に向けた第一歩となり、物理学や化学問題への応用に繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T18:00:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。