論文の概要: Exploring Parameter Redundancy in the Unitary Coupled-Cluster Ansatze for Hybrid Variational Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09825v2
• Date: Thu, 6 Apr 2023 09:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 17:16:19.062623
• Title: Exploring Parameter Redundancy in the Unitary Coupled-Cluster Ansatze for Hybrid Variational Quantum Computing
• Title（参考訳）: ハイブリッド変分量子コンピューティングのためのユニタリ結合クラスタアンサーゼにおけるパラメータ冗長性の探索
• Authors: Shashank G Mehendale and Bo Peng and Niranjan Govind and Yuri Alexeev
• Abstract要約: 標準UCCアンサーゼのパラメータの数は、システムサイズに関して好ましくないスケーリングを示している。 UCCアンサーゼのいくつかの変種を、より優れたスケーリングで提案する試みがなされている。 本稿では,一元結合クラスタシングルとダブルの合成におけるパラメータ冗長性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9640499950316945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the commonly used chemical-inspired approaches in variational quantum computing is the unitary coupled-cluster (UCC) ansatze. Despite being a systematic way of approaching the exact limit, the number of parameters in the standard UCC ansatze exhibits unfavorable scaling with respect to the system size, hindering its practical use on near-term quantum devices. Efforts have been taken to propose some variants of UCC ansatze with better scaling. In this paper we explore the parameter redundancy in the preparation of unitary coupled-cluster singles and doubles (UCCSD) ansatze employing spin-adapted formulation, small amplitude filtration, and entropy-based orbital selection approaches. Numerical results of using our approach on some small molecules have exhibited a significant cost reduction in the number of parameters to be optimized and in the time to convergence compared with conventional UCCSD-VQE simulations. We also discuss the potential application of some machine learning techniques in further exploring the parameter redundancy, providing a possible direction for future studies.
• Abstract（参考訳）: 変分量子コンピューティングにおいてよく使われる化学に着想を得たアプローチの1つは、ユニタリ・カップリング・クラスタ(UCC)アンサツェである。 厳密な限界に近づく体系的な方法であるにもかかわらず、標準のucc ansatzeのパラメータ数はシステムサイズに関して不利なスケーリングを示し、短期的な量子デバイスでの使用を妨げている。 UCCアンサーゼのいくつかの変種をより優れたスケーリングで提案する試みがなされている。 本稿では,スピン適応型定式化,小さな振幅フィルタリング,エントロピーに基づく軌道選択手法を用いて,一元結合クラスタシングルとダブルス(UCCSD)アンサーゼのパラメータ冗長性を検討した。 本手法を用いた数値実験の結果, 最適化すべきパラメータ数と収束までの時間において, 従来のudcsd-vqeシミュレーションと比較して有意にコスト削減効果が示された。 また,パラメータ冗長性をさらに探求するために,機械学習技術の応用の可能性についても論じ,今後の研究の方向性を示す。

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