論文の概要: Quantum-Selected Configuration Interaction: classical diagonalization of
Hamiltonians in subspaces selected by quantum computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11320v1
- Date: Wed, 22 Feb 2023 12:05:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 15:23:59.606691
- Title: Quantum-Selected Configuration Interaction: classical diagonalization of
Hamiltonians in subspaces selected by quantum computers
- Title(参考訳): 量子選択構成相互作用:量子コンピュータによって選択された部分空間におけるハミルトンの古典的対角化
- Authors: Keita Kanno, Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Sho Koh, Kosuke Mitarai,
Wataru Mizukami, Yuya O. Nakagawa
- Abstract要約: 雑音量子デバイス上での多電子ハミルトニアンの基底および励起状態エネルギーを計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムのクラスを提案する。
提案アルゴリズムは、数十量子ビットの量子デバイスを活用することで、いくつかの挑戦的な分子に取り組むことが可能である。
- 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: We propose quantum-selected configuration interaction (QSCI), a class of
hybrid quantum-classical algorithms for calculating the ground- and
excited-state energies of many-electron Hamiltonians on noisy quantum devices.
Suppose that an approximate ground state can be prepared on a quantum computer
either by variational quantum eigensolver or by some other method. Then, by
sampling the state in the computational basis, which is hard for classical
computation in general, one can identify the electron configurations that are
important for reproducing the ground state. The Hamiltonian in the subspace
spanned by those important configurations is diagonalized on classical
computers to output the ground-state energy and the corresponding eigenvector.
The excited-state energies can be obtained similarly. The result is robust
against statistical and physical errors because the noisy quantum devices are
used only to define the subspace, and the resulting ground-state energy
strictly satisfies the variational principle even in the presence of such
errors. The expectation values of various other operators can also be estimated
for obtained eigenstates with no additional quantum cost, since the explicit
eigenvectors in the subspaces are known. We verified our proposal by numerical
simulations, and demonstrated it on a quantum device for an 8-qubit molecular
Hamiltonian. The proposed algorithms are potentially feasible to tackle some
challenging molecules by exploiting quantum devices with several tens of
qubits, assisted by high-performance classical computing resources for
diagonalization.
- Abstract(参考訳): ノイズ量子デバイス上で多電子ハミルトニアンの基底エネルギーと励起状態エネルギーを計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムのクラスであるquantum-selected configuration interaction (qsci)を提案する。
量子コンピュータ上で近似基底状態が、変分量子固有解法または他の方法によって準備できると仮定する。
そして、一般に古典計算では難しい計算ベースで状態をサンプリングすることで、基底状態の再現に重要な電子配置を識別することができる。
これらの重要な構成にまたがる部分空間のハミルトニアンは、古典的コンピュータ上で対角化され、基底状態エネルギーと対応する固有ベクトルを出力する。
励起状態エネルギーも同様に得ることができる。
ノイズの多い量子デバイスは部分空間を定義するためにのみ使用され、その結果の基底状態エネルギーはそのような誤差が存在する場合でも変動原理を厳密に満たすため、統計的および物理的誤差に対して堅牢である。
他の様々な作用素の期待値は、部分空間内の明示的な固有ベクトルが知られているため、追加の量子コストなしで得られる固有状態についても推定することができる。
この提案を数値シミュレーションにより検証し、8量子ビット分子ハミルトニアンの量子デバイス上で実証した。
提案アルゴリズムは、数十量子ビットの量子デバイスを利用して、対角化のための高性能な古典計算資源を補助することにより、いくつかの挑戦的な分子に取り組むことが可能である。
関連論文リスト
- Hybrid Quantum-Classical Clustering for Preparing a Prior Distribution of Eigenspectrum [10.950807972899575]
時間非依存ハミルトニアンの固有スペクトルの事前分布と回路について検討する。
提案アルゴリズムはハミルトン変換,パラメータ表現,古典的クラスタリングの3つの戦略ステップで展開する。
このアルゴリズムは1Dハイゼンベルク系とLiH分子系への応用を通して実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T14:21:55Z) - Quantum simulation of excited states from parallel contracted quantum
eigensolvers [5.915403570478968]
基底状態の量子固有解法は、任意の数の量子固有状態を同時に計算するために一般化可能であることを示す。
提案アルゴリズムは2つの励起状態CQEを導入し,励起状態の計算を行うとともに,元の基底状態バージョンの特徴の多くを継承する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T23:52:31Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Calculating the many-body density of states on a digital quantum
computer [58.720142291102135]
ディジタル量子コンピュータ上で状態の密度を推定する量子アルゴリズムを実装した。
我々は,量子H1-1トラップイオンチップ上での非可積分ハミルトニアン状態の密度を18ビットの制御レジスタに対して推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T17:46:28Z) - Recompilation-enhanced simulation of electron-phonon dynamics on IBM
Quantum computers [62.997667081978825]
小型電子フォノン系のゲートベース量子シミュレーションにおける絶対的資源コストについて考察する。
我々は、弱い電子-フォノン結合と強い電子-フォノン結合の両方のためのIBM量子ハードウェアの実験を行う。
デバイスノイズは大きいが、近似回路再コンパイルを用いることで、正確な対角化に匹敵する電流量子コンピュータ上で電子フォノンダイナミクスを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T19:00:00Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T16:33:10Z) - Solving hadron structures using the basis light-front quantization
approach on quantum computers [0.8726465590483234]
量子コンピューティングは、強相互作用量子場理論によって支配されるハドロンの構造を解くのに利用できることを示す。
シミュレーション量子デバイス上での基底光フロント量子化手法を用いて数値計算を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T14:28:18Z) - Variational Adiabatic Gauge Transformation on real quantum hardware for
effective low-energy Hamiltonians and accurate diagonalization [68.8204255655161]
変分アダバティックゲージ変換(VAGT)を導入する。
VAGTは、現在の量子コンピュータを用いてユニタリ回路の変動パラメータを学習できる非摂動型ハイブリッド量子アルゴリズムである。
VAGTの精度は、RigettiおよびIonQ量子コンピュータ上でのシミュレーションと同様に、トラフ数値シミュレーションで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T20:50:08Z) - Variational Quantum Eigensolver for SU($N$) Fermions [0.0]
変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子コンピュータのパワーを活用することを目的としている。
変分量子固有解法を$N$成分フェルミオンの基底状態特性の研究に応用する。
提案手法は,多体系の電流ベース量子シミュレータの基礎を定式化したものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T16:39:30Z) - Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum
annealer [62.997667081978825]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。
そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T22:46:47Z) - Hybrid Quantum-Classical Eigensolver Without Variation or Parametric
Gates [0.0]
本稿では,電子量子系の固有エネルギースペクトルを得る方法を提案する。
これは、量子系のハミルトニアンを有限有効ヒルベルト空間に射影することで達成される。
実効ハミルトニアンの対応する対角線および対角線の項を測定するための短深さ量子回路を作成するプロセスを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-26T02:31:24Z)
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。