論文の概要: Matrix product channel: Variationally optimized quantum tensor network to mitigate noise and reduce errors for the variational quantum eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10225v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 13:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 08:10:32.182626
• Title: Matrix product channel: Variationally optimized quantum tensor network to mitigate noise and reduce errors for the variational quantum eigensolver
• Title（参考訳）: 行列積チャネル:変分最適化量子テンソルネットワークによる雑音低減と変分量子固有解器の誤差低減
• Authors: Sergey Filippov, Boris Sokolov, Matteo A. C. Rossi, Joonas Malmi, Elsi-Mari Borrelli, Daniel Cavalcanti, Sabrina Maniscalco, Guillermo Garc\'ia-P\'erez
• Abstract要約: 我々は,情報的に完全な測定によって提供される量子古典的インタフェースを利用する手法を開発した。 量子ハードウェアと古典的ソフトウェアを併用するハイブリッド戦略は、純粋に古典的な戦略よりも優れていると我々は主張する。 このアルゴリズムは、薬物設計の文脈におけるタンパク質-リガンド複合体の量子ハードウェアシミュレーションにおける最後の後処理ステップとして適用することができる。
• 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: Quantum processing units boost entanglement at the level of hardware and enable physical simulations of highly correlated electron states in molecules and intermolecular chemical bonds. The variational quantum eigensolver provides a hardware-efficient toolbox for ground state simulation; however, with limitations in precision. Even in the absence of noise, the algorithm may result into a biased energy estimation, particularly with some shallower ansatz types. Noise additionally degrades entanglement and hinders the ground state energy estimation (especially if the noise is not fully characterized). Here we develop a method to exploit the quantum-classical interface provided by informationally complete measurements to use classical software on top of the hardware entanglement booster for ansatz- and noise-related error reduction. We use the tensor network representation of a quantum channel that drives the noisy state toward the ground one. The tensor network is a completely positive map by construction, but we elaborate on making the trace preservation condition local so as to activate the sweeping variational optimization. This method brings into reach energies below the noiseless ansatz by creating additional correlations among the qubits and denoising them. Analyzing the example of the stretched water molecule with a tangible entanglement, we argue that a hybrid strategy of using the quantum hardware together with the classical software outperforms a purely classical strategy provided the classical parts have the same bond dimension. The proposed optimization algorithm extends the variety of noise mitigation methods and facilitates the more accurate study of the energy landscape for deformed molecules. The algorithm can be applied as the final postprocessing step in the quantum hardware simulation of protein-ligand complexes in the context of drug design.
• Abstract（参考訳）: 量子処理ユニットはハードウェアのレベルでの絡み合いを高め、分子と分子間化学結合の高相関電子状態の物理シミュレーションを可能にする。 変分量子固有ソルバは基底状態シミュレーションのためのハードウェア効率のよいツールボックスを提供するが、精度は限られている。 ノイズがなくても、このアルゴリズムは偏りのあるエネルギー推定、特により浅いアンザッツタイプをもたらす可能性がある。 さらにノイズは絡み合いを低下させ、基底状態のエネルギー推定を妨げる(特にノイズが完全に特徴づけられなければ)。 本稿では,情報完全測定により提供される量子古典的インタフェースを活用し,アンサツおよびノイズ関連誤差低減のためのハードウェアアンタグルメントブースタ上で,古典的ソフトウェアを使用する手法を開発した。 量子チャネルのテンソルネットワーク表現を使い、ノイズ状態が基底チャネルに向かって駆動される。 テンソルネットワークは構成によって完全に正の写像であるが、スイーピング変動最適化を活性化するためにトレース保存条件を局所化することについて詳述する。 この手法は、量子ビット間の追加相関を生成して、ノイズのないアンサッツ以下の到達エネルギーをもたらす。 延伸水分子の具体的絡み合いの例を分析した結果、量子ハードウェアと古典的ソフトウェアを併用するハイブリッド戦略は、古典的部品が同じ結合次元を持つ純粋な古典的戦略よりも優れていると論じている。 提案する最適化アルゴリズムは, 様々なノイズ緩和法を拡張し, 変形分子のエネルギー環境のより正確な研究を容易にする。 このアルゴリズムは、薬物設計の文脈におけるタンパク質-リガンド複合体の量子ハードウェアシミュレーションの最終後処理ステップとして適用することができる。

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