論文の概要: Large-scale sparse wavefunction circuit simulator for applications with the variational quantum eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05726v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 19:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 19:09:13.849483
• Title: Large-scale sparse wavefunction circuit simulator for applications with the variational quantum eigensolver
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法を応用した大規模スパース波動関数回路シミュレータ
• Authors: J. Wayne Mullinax and Norm M. Tubman
• Abstract要約: 我々は、量子回路を近似的だがロバストな方法で最適化するために、純粋に古典的な資源を使用できることを示した。 我々はこれを、数万の変分パラメータを持つ64量子ビットまでの様々な分子上のユニタリ結合クラスタアンサッツで実証する。
• 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: The standard paradigm for state preparation on quantum computers for the simulation of physical systems in the near term has been widely explored with different algorithmic methods. One such approach is the optimization of parameterized circuits, but this becomes increasingly challenging with circuit size. As a consequence, the utility of large-scale circuit optimization is relatively unknown. In this work we demonstrate that purely classical resources can be used to optimize quantum circuits in an approximate but robust manner such that we can bridge the resources that we have from high performance computing and see a direct transition to quantum advantage. We show this through sparse wavefunction circuit solvers, which we detail here, and demonstrate a region of efficient classic simulation. With such tools, we can avoid the many problems that plague circuit optimization for circuits with hundreds of qubits using only practical and reasonable classical computing resources. These tools allow us to probe the true benefit of variational optimization approaches on quantum computers, thus opening the window to what can be expected with near term hardware for physical systems. We demonstrate this with a unitary coupled cluster ansatz on various molecules up to 64 qubits with tens of thousands of variational parameters.
• Abstract（参考訳）: 近未来における物理システムのシミュレーションのための量子コンピュータの状態準備のための標準パラダイムは、様々なアルゴリズム手法で広く研究されてきた。 そのようなアプローチの1つはパラメータ化回路の最適化であるが、回路サイズではますます困難になっている。 その結果、大規模回路最適化の実用性は比較的不明である。 本研究では、純粋に古典的資源を近似的だが頑健な方法で量子回路の最適化に利用し、ハイパフォーマンスコンピューティングから得た資源を橋渡しし、量子的優位性に直接移行できることを示す。 本報告では, スパース波動関数回路解法を用いてこれを実証し, 高速な古典シミュレーションの領域を実証する。 このようなツールを使用すると、実用的で合理的な古典計算資源のみを用いて数百量子ビットの回路の回路最適化に悩む多くの問題を回避することができる。 これらのツールにより、量子コンピュータにおける変分最適化アプローチの真の利点を調査できるため、物理的システムのための短期ハードウェアで期待できるものに窓を開くことができる。 我々は、数万の変動パラメータを持つ64キュービットまでの様々な分子上のユニタリ結合型クラスター ansatz を用いてこれを実証する。

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