論文の概要: Hierarchical Clifford transformations to reduce entanglement in quantum chemistry wavefunctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07726v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 19:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 16:20:35.398430
• Title: Hierarchical Clifford transformations to reduce entanglement in quantum chemistry wavefunctions
• Title（参考訳）: 量子化学波動関数の絡み合いを低減する階層的クリフォード変換
• Authors: Ryan V. Mishmash, Tanvi P. Gujarati, Mario Motta, Huanchen Zhai, Garnet Kin-Lic Chan, Antonio Mezzacapo
• Abstract要約: 量子化学ハミルトニアンに対する効率的な計算可能なクリフォード類似性変換を提案する。 これらの変換は、切断された分子ハミルトニアンの階層のブロック対角化によって構成される。 ここで導入された基底は、基底状態特性のより効率的な古典的および量子計算を可能にすることを示す。
• 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 performance of computational methods for many-body physics and chemistry is strongly dependent on the choice of basis used to cast the problem; hence, the search for better bases and similarity transformations is important for progress in the field. So far, tools from theoretical quantum information have been not thoroughly explored for this task. Here we take a step in this direction by presenting efficiently computable Clifford similarity transformations for quantum chemistry Hamiltonians, which expose bases with reduced entanglement in the corresponding molecular ground states. These transformations are constructed via block diagonalization of a hierarchy of truncated molecular Hamiltonians, preserving the full spectrum of the original problem. We show that the bases introduced here allow for more efficient classical and quantum computation of ground state properties. First, we find a systematic reduction of bipartite entanglement in molecular ground states as compared to standard problem representations. This entanglement reduction has implications in classical numerical methods such as ones based on the density matrix renormalization group. Then, we develop variational quantum algorithms that exploit the structure in the new bases, showing again improved results when the hierarchical Clifford transformations are used.
• Abstract（参考訳）: 多体物理学と化学の計算手法の性能は、問題のキャスティングに使用される基底の選択に大きく依存するので、より優れた基底と類似性変換の探索はこの分野の進歩に重要である。 これまでのところ、このタスクのために理論的量子情報からのツールが徹底的に検討されていない。 ここでは、量子化学ハミルトニアンに対して計算可能なクリフォード類似性変換を効率よく提示し、対応する分子基底状態における絡み合いを減らした基底を公開する。 これらの変換は、truncated molecular Hamiltonian の階層のブロック対角化によって構成され、元の問題の全スペクトルを保存する。 ここで導入された基底は、基底状態特性のより効率的な古典的および量子的な計算を可能にする。 まず,分子基底状態における二部体の絡み合いを標準問題表現と比較して体系的に減少させる。 この絡み合い低減は、密度行列再正規化群に基づくような古典的な数値法に影響を及ぼす。 そこで我々は,新しい基底構造を利用する変分量子アルゴリズムを開発し,階層的クリフォード変換を用いると,再び改良された結果を示す。

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