論文の概要: Efficient VQE Approach for Accurate Simulations on the Kagome Lattice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00467v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 09:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 17:22:15.966032
- Title: Efficient VQE Approach for Accurate Simulations on the Kagome Lattice
- Title（参考訳）: カゴメ格子の高精度シミュレーションのための効率的なvqe法
- Authors: Jyothikamalesh S, Kaarnika A, Dr.Mohankumar.M, Sanjay Vishwakarma,
Srinjoy Ganguly, Yuvaraj P
- Abstract要約: 本研究は,カゴメ格子上で有効な変分量子固有解法(VQE)を作成するために,複数のアンサッツモデルを使用することに焦点を当てる。
様々な最適化手法を比較し,VQEアザッツモデルを最適化することにより,基底状態特性を高精度に推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Kagome lattice, a captivating lattice structure composed of
interconnected triangles with frustrated magnetic properties, has garnered
considerable interest in condensed matter physics, quantum magnetism, and
quantum computing.The Ansatz optimization provided in this study along with
extensive research on optimisation technique results us with high accuracy.
This study focuses on using multiple ansatz models to create an effective
Variational Quantum Eigensolver (VQE) on the Kagome lattice. By comparing
various optimisation methods and optimising the VQE ansatz models, the main
goal is to estimate ground state attributes with high accuracy. This study
advances quantum computing and advances our knowledge of quantum materials with
complex lattice structures by taking advantage of the distinctive geometric
configuration and features of the Kagome lattice. Aiming to improve the
effectiveness and accuracy of VQE implementations, the study examines how
Ansatz Modelling, quantum effects, and optimization techniques interact in VQE
algorithm. The findings and understandings from this study provide useful
direction for upcoming improvements in quantum algorithms,quantum machine
learning and the investigation of quantum materials on the Kagome Lattice.
- Abstract（参考訳）: カゴメ格子(英語版)は、相互接続された三角形とフラストレーションを持つ磁気特性からなる誘電格子構造であり、凝縮物質物理学、量子磁気学、量子コンピューティングにかなりの関心を寄せている。
本研究は,カゴメ格子上で有効な変分量子固有解法(VQE)を作成するために,複数のアンサッツモデルを使用することに焦点を当てる。
様々な最適化手法を比較し,VQEアザッツモデルを最適化することにより,基底状態特性を高精度に推定する。
本研究は量子コンピューティングを進歩させ,カゴメ格子の特異な幾何学的構成と特徴を生かして,複雑な格子構造を持つ量子材料の知識を進歩させる。
本研究は,vqe実装の有効性と精度の向上を目的として,antatzモデリング,量子効果,最適化手法がvqeアルゴリズムとどのように相互作用するかを検討する。
本研究から得られた知見と理解は,量子アルゴリズムの改良,量子機械学習,およびKagome Lattice上の量子材料の調査に有用である。
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