論文の概要: Approximate Quantum Compiling for Quantum Simulation: A Tensor Network based approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08609v5
- Date: Tue, 11 Jun 2024 07:45:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 10:27:01.466921
- Title: Approximate Quantum Compiling for Quantum Simulation: A Tensor Network based approach
- Title（参考訳）: 量子シミュレーションのための近似量子コンパイル:テンソルネットワークに基づくアプローチ
- Authors: Niall F. Robertson, Albert Akhriev, Jiri Vala, Sergiy Zhuk,
- Abstract要約: 行列生成状態(MPS)から短深さ量子回路を生成する新しいアルゴリズムであるAQCtensorを導入する。
我々のアプローチは、量子多体ハミルトニアンの時間進化から生じる量子状態の準備に特化している。
100量子ビットのシミュレーション問題に対して、AQCtensorは、結果の最適化回路の深さの少なくとも1桁の縮小を実現していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.237454174824584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce AQCtensor, a novel algorithm to produce short-depth quantum circuits from Matrix Product States (MPS). Our approach is specifically tailored to the preparation of quantum states generated from the time evolution of quantum many-body Hamiltonians. This tailored approach has two clear advantages over previous algorithms that were designed to map a generic MPS to a quantum circuit. First, we optimize all parameters of a parametric circuit at once using Approximate Quantum Compiling (AQC) - this is to be contrasted with other approaches based on locally optimizing a subset of circuit parameters and "sweeping" across the system. We introduce an optimization scheme to avoid the so-called ``orthogonality catastrophe" - i.e. the fact that the fidelity of two arbitrary quantum states decays exponentially with the number of qubits - that would otherwise render a global optimization of the circuit impractical. Second, the depth of our parametric circuit is constant in the number of qubits for a fixed simulation time and fixed error tolerance. This is to be contrasted with the linear circuit Ansatz used in generic algorithms whose depth scales linearly in the number of qubits. For simulation problems on 100 qubits, we show that AQCtensor thus achieves at least an order of magnitude reduction in the depth of the resulting optimized circuit, as compared with the best generic MPS to quantum circuit algorithms. We demonstrate our approach on simulation problems on Heisenberg-like Hamiltonians on up to 100 qubits and find optimized quantum circuits that have significantly reduced depth as compared to standard Trotterized circuits.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,行列生成状態(MPS)から短深さ量子回路を生成する新しいアルゴリズムであるAQCtensorを紹介する。
我々のアプローチは、量子多体ハミルトニアンの時間進化から生じる量子状態の準備に特化している。
この調整されたアプローチは、ジェネリックMPSを量子回路にマッピングするように設計された以前のアルゴリズムよりも2つの明確な利点がある。
まず、近似量子コンパイル(AQC)を用いて、パラメトリック回路の全パラメータを一度に最適化する。
すなわち、2つの任意の量子状態の忠実度が指数関数的に量子ビットの数で崩壊するという事実であり、そうでなければ回路のグローバルな最適化は不可能である。
第2に、パラメトリック回路の深さは、固定されたシミュレーション時間と固定されたエラー耐性のキュービット数において一定である。
これは、深さがキュービット数で線形にスケールする一般的なアルゴリズムで使用される線形回路 Ansatz と対照的である。
100量子ビットのシミュレーション問題に対して、AQCtensorは、最適化された回路の深さの少なくとも1桁の縮小を実現していることを示す。
最大100キュービットのハイゼンベルク型ハミルトニアンのシミュレーション問題に対する我々のアプローチを実証し、標準的なトロッタライズド・サーキットと比較して、深さを著しく低減した最適化量子回路を求める。
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