論文の概要: Enhancing the Expressivity of Variational Neural, and Hardware-Efficient
Quantum States Through Orbital Rotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11588v1
- Date: Wed, 22 Feb 2023 19:00:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 17:17:08.870431
- Title: Enhancing the Expressivity of Variational Neural, and Hardware-Efficient
Quantum States Through Orbital Rotations
- Title（参考訳）: 軌道回転による変分ニューラルネットワークとハードウェア効率の量子状態の表現性向上
- Authors: Javier Robledo Moreno, Jeffrey Cohn, Dries Sels, Mario Motta
- Abstract要約: 変分モンテカルロ(VMC)や変分量子固有解法(VQE)のような変分アプローチは、基底状態の多電子問題に取り組むための強力な手法である。
本研究では, 単粒子基底と変分状態パラメータとの結合最適化が, 表現力と最適化の展望に大きな改善をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational approaches like variational Monte Carlo (VMC) or the variational
quantum eigensolver (VQE), are a powerful technique to tackle the ground state
many-electron problem. Often, the family of variational states is not invariant
under the reparametrization of the Hamiltonian by single-particle basis
transformations. As a consequence, the representability of the ground-state
wave function by the variational ansatz strongly dependents on the choice of
the single-particle basis. In this manuscript we study the joint optimization
of the single-particle basis, together with the variational state in the VMC
(with neural quantum states) and VQE (with hardware efficient circuits)
approaches. We show that the joint optimization of the single-particle basis
with the variational state parameters yields significant improvements in the
expressive power and optimization landscape in a variety of chemistry and
condensed matter systems.
- Abstract（参考訳）: 変分モンテカルロ(VMC)や変分量子固有解法(VQE)のような変分アプローチは、基底状態の多電子問題に取り組むための強力な手法である。
しばしば、変分状態の族は単粒子基底変換によるハミルトニアンの再パラメトリゼーションの下で不変ではない。
その結果、変分アンザッツによる基底状態波動関数の表現性は、単粒子基底の選択に強く依存する。
本稿では,単一粒子基底の結合最適化と,VMC(ニューラル量子状態を持つ)およびVQE(ハードウェア効率の良い回路を持つ)アプローチの変動状態について検討する。
変動状態パラメータと単一粒子基底の結合最適化は, 種々の化学および凝縮物質系において, 表現力および最適化景観を著しく向上させることを示した。
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