論文の概要: Variational Denoising for Variational Quantum Eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00549v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 15:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 18:37:22.453344
• Title: Variational Denoising for Variational Quantum Eigensolver
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法における変分Denoising
• Authors: Quoc Hoan Tran, Shinji Kikuchi, and Hirotaka Oshima
• Abstract要約: 変分量子固有解法 (VQE) は、実用的な化学問題に量子的優位性を与える可能性を持つハイブリッドアルゴリズムである。 VQEは、特にノイズの多い量子デバイス上で動作する場合、タスク固有の設計とマシン固有のアーキテクチャの課題に直面します。 本稿では,VQEの解法を改善するために,パラメータ化量子ニューラルネットワークを用いた教師なし学習手法である変分分解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28675177318965045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The variational quantum eigensolver (VQE) is a hybrid algorithm that has the potential to provide a quantum advantage in practical chemistry problems that are currently intractable on classical computers. VQE trains parameterized quantum circuits using a classical optimizer to approximate the eigenvalues and eigenstates of a given Hamiltonian. However, VQE faces challenges in task-specific design and machine-specific architecture, particularly when running on noisy quantum devices. This can have a negative impact on its trainability, accuracy, and efficiency, resulting in noisy quantum data. We propose variational denoising, an unsupervised learning method that employs a parameterized quantum neural network to improve the solution of VQE by learning from noisy VQE outputs. Our approach can significantly decrease energy estimation errors and increase fidelities with ground states compared to noisy input data for the $\text{H}_2$, LiH, and $\text{BeH}_2$ molecular Hamiltonians, and the transverse field Ising model. Surprisingly, it only requires noisy data for training. Variational denoising can be integrated into quantum hardware, increasing its versatility as an end-to-end quantum processing for quantum data.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法 (VQE) は、古典的コンピュータで現在チューリング可能な実用的な化学問題に量子的優位性を与える可能性を持つハイブリッドアルゴリズムである。 VQEは古典最適化器を用いてパラメータ化された量子回路を訓練し、与えられたハミルトニアンの固有値と固有状態を近似する。 しかしながら、VQEは特にノイズの多い量子デバイス上で動作する場合、タスク固有の設計とマシン固有のアーキテクチャの課題に直面している。 これは、そのトレーサビリティ、正確性、効率に悪影響を与え、ノイズ量子データを引き起こす可能性がある。 本稿では、パラメータ化量子ニューラルネットワークを用いて、ノイズの多いVQE出力から学習することでVQEの解を改善する、教師なし学習手法である変分分解を提案する。 提案手法は, 分子ハミルトニアンおよび逆場イジングモデルに対して, $\text{H}_2$, LiH, $\text{BeH}_2$分子ハミルトニアンのノイズ入力データと比較して, エネルギー推定誤差を著しく低減し, 基底状態の忠実度を増大させることができる。 驚いたことに、トレーニングには騒がしいデータしか必要ありません。 変動分母化は量子ハードウェアに組み込むことができ、量子データのエンドツーエンドの量子処理として汎用性を高めることができる。

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