論文の概要: Feedback-based quantum algorithms for ground state preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02917v2
- Date: Tue, 26 Sep 2023 20:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 19:51:27.159245
- Title: Feedback-based quantum algorithms for ground state preparation
- Title（参考訳）: フィードバックに基づく基底状態準備のための量子アルゴリズム
- Authors: James B. Larsen, Matthew D. Grace, Andrew D. Baczewski, Alicia B.
Magann
- Abstract要約: 量子多体系の基底状態特性は、化学、材料科学、物理学における関心の対象である。
変分量子アルゴリズムは、近年大きな注目を集めている基底状態アルゴリズムの一類である。
我々は、基底状態の準備のためのフィードバックに基づく量子アルゴリズムの定式化を開発する。
- 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: The ground state properties of quantum many-body systems are a subject of
interest across chemistry, materials science, and physics. Thus, algorithms for
finding ground states can have broad impacts. Variational quantum algorithms
are one class of ground state algorithms that has received significant
attention in recent years. These algorithms utilize a hybrid quantum-classical
computing framework to prepare ground states on quantum computers. However,
this requires solving a classical optimization problem that can become
prohibitively expensive in high dimensions. Here, we develop formulations of
feedback-based quantum algorithms for ground state preparation that can be used
to address this challenge for two broad classes of Hamiltonians: Fermi-Hubbard
Hamiltonians, and molecular Hamiltonians represented in second quantization.
Feedback-based quantum algorithms are optimization-free; in place of classical
optimization, quantum circuit parameters are set according to a deterministic
feedback law derived from quantum Lyapunov control principles. This feedback
law guarantees a monotonic improvement in solution quality with respect to the
depth of the quantum circuit. A variety of numerical illustrations are provided
that analyze the convergence and robustness of feedback-based quantum
algorithms for these problem classes.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系の基底状態の性質は、化学、材料科学、物理学にまたがる関心の対象となっている。
したがって、基底状態を見つけるアルゴリズムは広い影響をもたらす可能性がある。
変分量子アルゴリズムは、近年大きな注目を集めている基底状態アルゴリズムの一類である。
これらのアルゴリズムは、量子コンピュータ上で基底状態を作成するためにハイブリッド量子古典計算フレームワークを使用する。
しかし、これは高次元では避けられないほど高価になる古典的な最適化問題を解く必要がある。
ここでは,2次量子化で表されるFermi-Hubbard Hamiltoniansと分子ハミルトニアンの2つの幅広いクラスにおいて,この問題に対処するために使用できる基底状態準備のためのフィードバックベース量子アルゴリズムの定式化を開発する。
古典的な最適化の代わりに、量子回路パラメータは量子リアプノフ制御原理に由来する決定論的フィードバック則に従って設定される。
このフィードバック法則は、量子回路の深さに対する解品質の単調な改善を保証する。
これらの問題クラスに対するフィードバックに基づく量子アルゴリズムの収束と堅牢性を分析するための様々な数値図式が提供される。
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