論文の概要: Adapting the HHL algorithm to (non-unitary) quantum many-body theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14781v2
- Date: Wed, 17 May 2023 16:11:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 20:27:42.114556
- Title: Adapting the HHL algorithm to (non-unitary) quantum many-body theory
- Title（参考訳）: hhlアルゴリズムを(非ユニタリ)量子多体理論に適用する
- Authors: Nishanth Baskaran, Abhishek Singh Rawat, Akshaya Jayashankar,
Dibyajyoti Chakravarti, K. Sugisaki, Shibdas Roy, Sudhindu Bikash Mandal, D.
Mukherjee, and V. S. Prasannaa
- Abstract要約: 我々は,光分子系における相関エネルギーの正確な予測を行うために,Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを実装した。
量子コンピューティングのさまざまな時代におけるHHLの変種について紹介する。
我々は、相関エネルギーを正確に捉えるために、NISQ型AdaptHHLiteの能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rapid progress in developing near- and long-term quantum algorithms for
quantum chemistry has provided us with an impetus to move beyond traditional
approaches and explore new ways to apply quantum computing to electronic
structure calculations. In this work, we identify the connection between
quantum many-body theory and a quantum linear solver, and implement the
Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm to make precise predictions of
correlation energies for light molecular systems via the (non-unitary)
linearised coupled cluster theory. We alter the HHL algorithm to integrate two
novel aspects- (a) we prescribe a novel scaling approach that allows one to
scale any arbitrary symmetric positive definite matrix A, to solve for Ax = b
and achieve x with reasonable precision, all the while without having to
compute the eigenvalues of A, and (b) we devise techniques that reduce the
depth of the overall circuit. In this context, we introduce the following
variants of HHL for different eras of quantum computing- AdaptHHLite in its
appropriate forms for noisy intermediate scale quantum (NISQ), late-NISQ, and
the early fault-tolerant eras, as well as AdaptHHL for the fault-tolerant
quantum computing era. We demonstrate the ability of the NISQ variant of
AdaptHHLite to capture correlation energy precisely, while simultaneously being
resource-lean, using simulation as well as the 11-qubit IonQ quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子化学の近・長期量子アルゴリズム開発における急速な進歩は、従来のアプローチを超えて、量子コンピューティングを電子構造計算に適用する新しい方法を模索する契機となった。
本研究では、量子多体理論と量子線形解法の関係を同定し、Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)アルゴリズムを実装し、(非単位)線形結合クラスタ理論を用いて光分子系の相関エネルギーの正確な予測を行う。
hhlアルゴリズムを2つの新しい側面を統合するために変更する。
(a)任意の対称正定値行列 a をスケールして ax = b を解き、a の固有値を計算することなく、常に合理的な精度で x を達成することができる新しいスケーリング手法を定式化している。
(b)回路全体の深さを減らす手法を考案する。
本稿では, 量子コンピューティングの異なる時代におけるhhlの変種について紹介する。adapthhliteは, 雑音型中間スケール量子(nisq), 後期nisq, 初期のフォールトトレラント時代の適切な形式であり, フォールトトレラント量子コンピューティング時代のadapthhlである。
シミュレーションと11量子ビットのIonQ量子ハードウェアを用いて, 相関エネルギーを高精度に取得し, 同時にリソースリーン化を図りながら, NISQ のAdaptHHLite 変異体を実演する。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z) - Hybrid Quantum Classical Simulations [0.0]
量子コンピューティングの2つの主要なハイブリッド応用、すなわち量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と変分量子固有解法(VQE)について報告する。
どちらも、古典的な中央処理ユニットと量子処理ユニットの間の漸進的な通信を必要とするため、ハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T10:49:15Z) - Quantum Robustness Verification: A Hybrid Quantum-Classical Neural
Network Certification Algorithm [1.439946676159516]
本研究では、堅牢性多変数混合整数プログラム(MIP)の解法を含むReLUネットワークの検証について検討する。
この問題を軽減するために、ニューラルネットワーク検証にQCを用い、証明可能な証明書を計算するためのハイブリッド量子プロシージャを導入することを提案する。
シミュレーション環境では,我々の証明は健全であり,問題の近似に必要な最小量子ビット数に制限を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T13:23:56Z) - Solving Linear Systems on Quantum Hardware with Hybrid HHL++ [1.9311784849535176]
HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd) は、臨界量子線型代数プリミティブである。
線形系行列のスケーリング係数を決定するための新しいアルゴリズムを提案する。
量子システムモデルH系列のトラップイオン量子コンピュータ上で、修正されたハイブリッドHHLを動作させることにより、我々の作業の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-29T17:59:29Z) - Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron
Correlation [58.720142291102135]
本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。
本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:00:00Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z) - Simulating quantum chemistry in the seniority-zero space on qubit-based
quantum computers [0.0]
計算量子化学の近似をゲートベースの量子コンピュータ上で分子化学をシミュレートする手法と組み合わせる。
基本集合を増大させるために解放された量子資源を用いることで、より正確な結果が得られ、必要な数の量子コンピューティングの実行が削減されることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-31T19:44:37Z)
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。