論文の概要: Tensor Network Assisted Variational Quantum Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10421v2
• Date: Fri, 23 Dec 2022 15:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 08:09:33.596075
• Title: Tensor Network Assisted Variational Quantum Algorithm
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた変分量子アルゴリズム
• Authors: Junxiang Huang, Wenhao He, Yukun Zhang, Yusen Wu, Bujiao Wu, Xiao Yuan
• Abstract要約: 短期量子デバイスは一般に浅い回路深度を持ち、ノイズやデコヒーレンスにより表現性が制限される。 本稿では,テンソルネットワークを用いたパラメータ化量子回路を提案する。 テンソルネットワークの助けを借りて表現性が大幅に向上していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.02559197706778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Near-term quantum devices generally have shallow circuit depth and hence limited expressivity due to noise and decoherence. Here we introduce tensor network assisted parameterized quantum circuits, concatenating a classical tensor network operator to a quantum circuit and hence effectively increasing the circuit expressivity without physically realizing a deeper circuit. We propose a framework of tensor network assisted variational quantum algorithms, allowing the solution of quantum many-body problems with shallower quantum circuits. We consider two examples of unitary matrix product operators and unitary tree tensor networks and demonstrate that they can both be efficiently implemented. We numerically show that the expressivity is greatly enhanced with the assistance of tensor networks. We test our method for 2D Ising models and 1D time crystal Hamiltonian models with up to 16 qubits. The numerical results show that our method consistently outperforms the conventional approach with shallow quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスは一般に浅い回路深度を持ち、ノイズやデコヒーレンスにより表現性が制限される。 ここでは、古典的テンソルネットワークオペレータを量子回路に結合し、より深い回路を物理的に実現することなく、回路表現率を効果的に増加させるテンソルネットワーク支援パラメータ化量子回路を紹介する。 本稿では,より浅い量子回路を用いた量子多体問題の解法として,テンソルネットワークを用いた変分量子アルゴリズムの枠組みを提案する。 ユニタリ行列積作用素とユニタリ木テンソルネットワークの2つの例を考察し、どちらも効率的に実装できることを実証する。 テンソルネットワークの助けを借りて,表現性が大幅に向上することを示す。 本研究では,16キュービットまでの2次元イジングモデルと1次元時間結晶ハミルトニアンモデルについて実験を行った。 数値計算の結果,提案手法は浅量子回路による従来の手法よりも優れていた。

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