論文の概要: A composite measurement scheme for efficient quantum observable estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02439v1
• Date: Wed, 3 May 2023 21:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:46:03.505861
• Title: A composite measurement scheme for efficient quantum observable estimation
• Title（参考訳）: 効率的な量子可観測推定のための複合計測手法
• Authors: Zi-Jian Zhang, Kouhei Nakaji, Matthew Choi, Al\'an Aspuru-Guzik
• Abstract要約: 訓練可能な比率でショットを分散することで複数の計測手法を構成する新しい手法である複合計測手法を提案する。 分子系上でC-LBCSを最大$mathCO$ (30bits) まで数値的に示し、C-LBCSは単純さにもかかわらず従来の最先端手法よりも優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4792831406904026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Estimation of the expectation value of observables is a key subroutine in quantum computing and is also the bottleneck of the performance of many near-term quantum algorithms. Many works have been proposed to reduce the number of measurements needed for this task and they provide different measurement schemes for generating the measurements to perform. In this paper, we propose a new approach, composite measurement scheme, which composes multiple measurement schemes by distributing shots to them with a trainable ratio. As an example of our method, we study the case where only Pauli measurements are allowed and propose Composite-LBCS (C-LBCS), a composite measurement scheme made by composing locally-biased classical shadows. We numerically demonstrate C-LBCS on molecular systems up to $\mathrm{CO}_2$ (30 qubits) and show that C-LBCS outperforms the previous state-of-the-art methods despite its simplicity. We also show that C-LBCS can be efficiently optimized by stochastic gradient descent and is trainable even when the observable contains a large number of terms. We believe our method opens up a reliable way toward efficient observable estimation on large quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 観測可能量の期待値の推定は、量子コンピューティングにおける重要なサブルーチンであり、また多くの短期量子アルゴリズムの性能のボトルネックでもある。 このタスクに必要な測定回数を減らすために多くの研究が提案され、それらが実行する測定を生成するための異なる測定スキームを提供する。 本稿では,ショットを訓練可能な比率で分散することにより,複数の計測スキームを構成する新しい手法である複合計測スキームを提案する。 提案手法の例として, パウリ測度のみを許容する事例について検討し, 局所バイアス付き古典影を構成する複合計測手法である複合LBCS(C-LBCS)を提案する。 分子系のC-LBCSを最大$\mathrm{CO}_2$ (30 qubits) まで数値的に示し、C-LBCSは単純さにもかかわらず従来の最先端手法よりも優れていることを示す。 また,C-LBCSは確率勾配降下により効率よく最適化でき,可観測値に多数の項を含む場合でも訓練可能であることを示す。 提案手法は,大規模量子システム上での効率的な観測可能推定に向けた信頼性の高い方法であると考えている。

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