論文の概要: Tensor-network-assisted variational quantum algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10421v4
• Date: Thu, 30 Nov 2023 08:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 20:58:00.599280
• Title: Tensor-network-assisted variational quantum algorithm
• Title（参考訳）: テンソルネットワーク支援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: 本稿では,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フレームワークを提案する。 提案手法は浅量子回路を用いた従来の手法より一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5995214208007944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Near-term quantum devices generally suffer from shallow circuit depth and hence limited expressivity due to noise and decoherence. To address this, we propose tensor-network-assisted parametrized quantum circuits, which concatenate a classical tensor-network operator with a quantum circuit to effectively increase the circuit's expressivity without requiring a physically deeper circuit. We present a framework for tensor-network-assisted variational quantum algorithms that can solve quantum many-body problems using shallower quantum circuits. We demonstrate the efficiency of this approach by considering two examples of unitary matrix-product operators and unitary tree tensor networks, showing that they can both be implemented efficiently. Through numerical simulations, we show that the expressivity of these circuits is greatly enhanced with the assistance of tensor networks. We apply our method to two-dimensional Ising models and one-dimensional time-crystal Hamiltonian models with up to 16 qubits and demonstrate that our approach consistently outperforms conventional methods using shallow quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスは一般に浅い回路深さに悩まされ、ノイズやデコヒーレンスによる表現性が制限される。 そこで本研究では,古典的テンソルネットワーク演算子と量子回路を結合し,物理的に深い回路を必要とせずに回路の表現率を効果的に高めるテンソルネットワーク支援パラメトリズド量子回路を提案する。 より浅い量子回路を用いて量子多体問題を解くことのできるテンソルネットワーク支援変分量子アルゴリズムの枠組みを提案する。 本稿では,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つの例を考慮して,この手法の効率性を示す。 数値シミュレーションにより,これらの回路の表現性はテンソルネットワークの助けを借りて大幅に向上することを示した。 提案手法を16量子ビットの2次元イジングモデルと1次元時間結晶ハミルトンモデルに適用し,浅量子回路を用いた従来の手法より一貫して優れていることを示す。

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