Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum variational embedding for ground-state energy problems: sum of squares and cluster selection

論文の概要: Quantum variational embedding for ground-state energy problems: sum of squares and cluster selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18571v1
Date: Mon, 29 May 2023 19:19:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-31 19:35:40.083597
Title: Quantum variational embedding for ground-state energy problems: sum of squares and cluster selection
Title（参考訳）: 基底状態エネルギー問題に対する量子変分埋め込み:正方形の和とクラスター選択
Authors: Bowen Li, Jianfeng Lu
Abstract要約: 量子多体問題に対して下から基底状態エネルギーを近似した2乗SDP階層を導入する。本稿では,クラスタ選択を最適化し,計算予算内に留まりながらSDP緩和を緩和するための効率的な戦略を提案する。我々の研究の副産物として、量子絡み合いは多体ハミルトニアンの基盤となるグラフを捉えることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.151998897427012
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a sum-of-squares SDP hierarchy approximating the ground-state energy from below for quantum many-body problems, with a natural quantum embedding interpretation. We establish the connections between our approach and other variational methods for lower bounds, including the variational embedding, the RDM method in quantum chemistry, and the Anderson bounds. Additionally, inspired by the quantum information theory, we propose efficient strategies for optimizing cluster selection to tighten SDP relaxations while staying within a computational budget. Numerical experiments are presented to demonstrate the effectiveness of our strategy. As a byproduct of our investigation, we find that quantum entanglement has the potential to capture the underlying graph of the many-body Hamiltonian.
Abstract（参考訳）: 量子多体問題に対して下方から基底状態エネルギーを近似する2乗数 sdp 階層を自然量子埋め込み解釈を用いて導入する。我々は、このアプローチと、変分埋め込み、量子化学における rdm 法、アンダーソン境界など、下限に対する他の変分法との関係を確立する。さらに,量子情報理論に着想を得て,クラスタ選択を最適化し,計算予算内に留まりながらSDP緩和を緩和する効率的な手法を提案する。本手法の有効性を示すための数値実験を行った。我々の研究の副産物として、量子絡み合いは多体ハミルトニアンの基盤となるグラフを捉えることができる。

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