論文の概要: Unbiasing time-dependent Variational Monte Carlo by projected quantum
evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14294v3
- Date: Wed, 4 Oct 2023 20:03:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 22:22:12.339451
- Title: Unbiasing time-dependent Variational Monte Carlo by projected quantum
evolution
- Title(参考訳): 投影量子進化による時間依存変分モンテカルロの非バイアス化
- Authors: Alessandro Sinibaldi, Clemens Giuliani, Giuseppe Carleo, Filippo
Vicentini
- Abstract要約: 量子系を古典的にシミュレートするためのモンテカルロ変分法(英語版)の精度とサンプルの複雑さを解析する。
時間依存変分モンテカルロ(tVMC)が最もよく用いられるスキームは、体系的な統計的バイアスによって影響を受けることを証明している。
本稿では,各段階における最適化問題の解法に基づく異なるスキームが,そのような問題から解放されていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyze the accuracy and sample complexity of variational Monte Carlo
approaches to simulate the dynamics of many-body quantum systems classically.
By systematically studying the relevant stochastic estimators, we are able to:
(i) prove that the most used scheme, the time-dependent Variational Monte Carlo
(tVMC), is affected by a systematic statistical bias or exponential sample
complexity when the wave function contains some (possibly approximate) zeros,
an important case for fermionic systems and quantum information protocols; (ii)
show that a different scheme based on the solution of an optimization problem
at each time step is free from such problems; (iii) improve the sample
complexity of this latter approach by several orders of magnitude with respect
to previous proofs of concept. Finally, we apply our advancements to study the
high-entanglement phase in a protocol of non-Clifford unitary dynamics with
local random measurements in 2D, first benchmarking on small spin lattices and
then extending to large systems.
- Abstract(参考訳): 変分モンテカルロ法による多体量子系の力学を古典的にシミュレートするための精度とサンプルの複雑さを解析する。
関連する確率的推定器を体系的に研究することで
(i) 最もよく用いられるスキームである時間依存変分モンテカルロ(tvmc)は、波動関数がフェルミオン系や量子情報プロトコルにとって重要な場合である(おそらく近似)零点を含むとき、系統的統計バイアスまたは指数的サンプル複雑性に影響されていることを証明する。
(ii)各段階における最適化問題の解に基づく異なるスキームは、そのような問題から自由であることを示す。
(iii) この後者のアプローチのサンプル複雑性を、以前の概念実証に関して数桁の桁数で改善する。
最後に,2次元の局所ランダム測定による非クリフォードユニタリ力学のプロトコルを用いて,まず小さなスピン格子上でのベンチマークを行い,次に大規模システムに拡張した。
関連論文リスト
- Simulating adiabatic quantum computation with a variational approach [0.0]
ここでは、関心の多くの状況において、この問題を実質的に緩和するための変分的アプローチを提案する。
本研究では, 1次元の動的相転移による欠陥生成の記述から, 完全連結およびキメラグラフ上のフラストレーション付きスピングラス問題の複雑な力学まで, 様々な問題において正確な結果が得られることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T08:31:48Z) - Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。
オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T21:45:38Z) - Variational dynamics of open quantum systems in phase space [0.0]
本稿では,大容量駆動散逸多体オープン量子系の力学をシミュレートする手法を提案する。
本稿では, 非線形性の弱いBose-Hubbardモデルの物理に関する原理的な研究の証明を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T15:48:31Z) - Quantifying spatio-temporal patterns in classical and quantum systems
out of equilibrium [0.0]
様々な非平衡力学現象や過程は、明らかに一般的な数値技術の発展を要求する。
非平衡量子系で実現された離散時間結晶の例により、ビットストリングのみを処理する非自明な動的相の完全な低レベルな特徴を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T13:27:45Z) - A Dynamical System View of Langevin-Based Non-Convex Sampling [84.61544861851907]
非サンプリングは機械学習における重要な課題であり、ディープラーニングにおける非レート最適化の中心であり、その重要性を近似する。
既存の保証は通常、より望ましい最終段階の反復よりも平均距離のみを保持する。
我々は、理論システムからいくつかのツールを活用することにより、上記の問題を解消する新しいフレームワークを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T09:43:36Z) - Provably efficient variational generative modeling of quantum many-body
systems via quantum-probabilistic information geometry [3.5097082077065003]
パラメータ化混合状態に対する量子自然勾配降下の一般化を導入する。
また、堅牢な一階近似アルゴリズム、Quantum-Probabilistic Mirror Descentを提供する。
我々のアプローチは、モデル選択における柔軟性を実現するために、それまでのサンプル効率の手法を拡張しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T17:58:15Z) - Recovering models of open quantum systems from data via polynomial
optimization: Towards globally convergent quantum system identification [4.25234252803357]
現在の量子デバイスは、製造の結果として不完全性に悩まされ、即時環境とのカップリングの結果、ノイズや消散に悩まされる。
もう一つの方法は、その行動の時系列測定からそのようなモデルを抽出することである。
最適化の最近の進歩は、この種の問題に対して、世界中に収束した解法を提供してきた。
我々は、最先端のアルゴリズム、境界、収束率の概要と、オープン量子システムのモデリングにおけるこのアプローチの利用について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T16:38:08Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on
Quantum Computers [52.77024349608834]
少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。
逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T18:21:00Z) - Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC [83.48593305367523]
ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。
本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。
本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T02:21:08Z)
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。