論文の概要: Resource-frugal Hamiltonian eigenstate preparation via repeated quantum phase estimation measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00846v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 20:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 19:27:40.030795
• Title: Resource-frugal Hamiltonian eigenstate preparation via repeated quantum phase estimation measurements
• Title（参考訳）: 繰り返し量子位相推定測定による資源フルーガルハミルトン固有状態生成
• Authors: Richard Meister, Simon C. Benjamin
• Abstract要約: ハミルトン固有状態の合成は、量子コンピューティングにおける多くの応用に不可欠である。 我々は,この手法の変種からアイデアを取り入れ,資源フルーガル反復方式を実装した。 我々は、全体効率を高めるために、ターゲットハミルトンの修正を含む拡張を特徴付ける。
• 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: The preparation of Hamiltonian eigenstates is essential for many applications in quantum computing; the efficiency with which this can be done is of key interest. A canonical approach exploits the quantum phase estimation (QPE) algorithm. We adopt ideas from variants of this method to implement a resource-frugal iterative scheme, and provide analytic bounds on the complexity (simulation time cost) for various cases of available information and tools. We propose and characterise an extension involving a modification of the target Hamiltonian to increase overall efficiency. The presented methods and bounds are then demonstrated by preparing the ground state of the Hamiltonians of LiH and H$_2$ in second quantisation; we report the performance of both ideal and noisy implementations using simulated quantum computers. Convergence is generally achieved much faster than the bounds suggest, while the qualitative features are validated.
• Abstract（参考訳）: ハミルトン固有状態の合成は、量子コンピューティングにおける多くの応用に必須であり、その効率性は重要な関心事である。 正準的アプローチは量子位相推定(qpe)アルゴリズムを利用する。 本手法の変種からのアイデアを資源フルーガー反復方式の実装に適用し、利用可能な情報やツールの様々なケースにおける複雑さ(シミュレーション時間コスト)の解析的境界を提供する。 我々は、全体効率を高めるために、ターゲットハミルトンの修正を含む拡張を提案し、特徴付ける。 次に,2次量子化におけるLiHおよびH$_2$のハミルトニアンの基底状態を作成し,シミュレートされた量子コンピュータを用いた理想的および雑音的実装の性能を報告する。 収束は一般に境界よりもはるかに早く達成され、質的特徴は検証される。

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