論文の概要: Basis set generation and optimization in the NISQ era with Quiqbox.jl
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04586v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 22:29:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 19:01:05.668392
- Title: Basis set generation and optimization in the NISQ era with Quiqbox.jl
- Title（参考訳）: Quiqbox.jlを用いたNISQ時代の基底集合生成と最適化
- Authors: Weishi Wang and James D. Whitfield
- Abstract要約: ユリア言語でQuikbox'という名のオープンソース電子構造パッケージを開発する。
このパッケージにはHartree-FockプロシージャとGaussianベースの電子積分計算が実装されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.505321919386739
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum era, ab initio computation of the
electronic structure problem has become one of the major benchmarks for
identifying the boundary between classical and quantum computational power. The
single-particle basis set plays a key role in the electronic structure methods
implemented on both classical and quantum devices. To investigate the
consequences of the single-particle basis set, we propose a framework for more
customizable basis set generation and basis set optimization. This framework
allows configurations of composite Gaussian-type basis functions to go beyond
typical Gaussian-type basis set frameworks such as the atomic orbitals and
floating basis sets. Such basis set generations set the stage for more flexible
variational optimization of basis set parameters. To realize this framework, we
have developed an open-source electronic structure package named ``Quiqbox'' in
the Julia programming language. Both the Hartree--Fock procedure and
Gaussian-based electronic integral computations are implemented in this
package. We compare Quiqbox with the basis set optimization package DiffiQult
and find faster convergence of the basis set optimization with lower run time.
We also demonstrate the additional customizability Quiqbox brings for more
systematic basis set research with an example of constructing and optimizing
delocalized orbitals.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子時代において、電子構造問題の初期計算は古典的および量子的計算パワーの境界を特定する主要なベンチマークの1つとなっている。
単一粒子基底集合は、古典デバイスと量子デバイスの両方で実装された電子構造法において重要な役割を果たす。
単一粒子基底集合の結果を調べるために,よりカスタマイズ可能な基底集合生成と基底集合最適化のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークにより、複合ガウス型基底関数の構成は、原子軌道や浮動小数点集合のような典型的なガウス型基底集合フレームワークを超えることができる。
このような基底セット世代は、基底セットパラメータのより柔軟な変動最適化のためのステージを設定する。
このフレームワークを実現するために、Juliaプログラミング言語で ``Quiqbox' というオープンソースの電子構造パッケージを開発した。
このパッケージにはHartree-FockプロシージャとGaussianベースの電子積分計算が実装されている。
quiqboxを基本セット最適化パッケージdiffiqultと比較し,ベースセット最適化の高速化と実行時間の短縮を見出した。
また、クイックボックスはより体系的な基底集合の研究をもたらし、非局在軌道の構築と最適化の例を示す。
関連論文リスト
- Qompose: A Technique to Select Optimal Algorithm- Specific Layout for Neutral Atom Quantum Architectures [10.264543064788711]
我々は、中性原子の2次元トポロジ上の量子回路を効率的に構成するための中性原子量子コンピューティングフレームワークであるQomposeを提案する。
評価の結果,Qomposeはランダムに生成する量子回路の大規模なコレクションや実世界のベンチマークに有効であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T23:03:08Z) - Out of the Loop: Structural Approximation of Optimisation Landscapes and non-Iterative Quantum Optimisation [3.9857517408503567]
量子近似最適化アルゴリズム (quantum Approximate optimization algorithm, Qaoa) は、最適化のための量子古典的反復法として広く研究されている。
インスタンスに依存しないが問題固有の非定型計算に基づく新しいアルゴリズム変種を導入する。
我々のアプローチは、カオの量子非依存構造に関する長年の予想を証明することに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-12T21:02:58Z) - A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing
Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。
古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。
以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T22:48:28Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z) - Evaluating the Convergence of Tabu Enhanced Hybrid Quantum Optimization [58.720142291102135]
本稿では,量子ハードウェア上での最適化問題解決に有用な Tabu Enhanced Hybrid Quantum Optimization メタヒューリスティック手法を提案する。
提案手法の理論的収束を,イジングモデルに基づくタブ状態を保存する対象の衝突の観点から考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-05T07:23:03Z) - Quantum Machine Learning with SQUID [64.53556573827525]
分類問題に対するハイブリッド量子古典アルゴリズムを探索するオープンソースフレームワークであるScaled QUantum IDentifier (SQUID)を提案する。
本稿では、一般的なMNISTデータセットから標準バイナリ分類問題にSQUIDを使用する例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T21:34:11Z) - FLIP: A flexible initializer for arbitrarily-sized parametrized quantum
circuits [105.54048699217668]
任意サイズのパラメタライズド量子回路のためのFLexible Initializerを提案する。
FLIPは任意の種類のPQCに適用することができ、初期パラメータの一般的なセットに頼る代わりに、成功したパラメータの構造を学ぶように調整されている。
本稿では, 3つのシナリオにおいてFLIPを用いることの利点を述べる。不毛な高原における問題ファミリ, 最大カット問題インスタンスを解くPQCトレーニング, 1次元フェルミ-ハッバードモデルの基底状態エネルギーを求めるPQCトレーニングである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-15T17:38:33Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - A quantum-classical cloud platform optimized for variational hybrid
algorithms [0.0]
この研究は、量子古典的なクラウドプラットフォームのアーキテクチャ要件を列挙している。
実行時のパフォーマンスをベンチマークするフレームワークを提案する。
これらの2つの機能をRigetti Quantum Cloud Services(QCS)プラットフォームに統合することで、アルゴリズムランタイムを管理するレイテンシが大幅に改善されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T18:37:01Z)
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。