論文の概要: Estimating Eigenenergies from Quantum Dynamics: A Unified Noise-Resilient Measurement-Driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01858v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 01:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 17:07:20.149571
• Title: Estimating Eigenenergies from Quantum Dynamics: A Unified Noise-Resilient Measurement-Driven Approach
• Title（参考訳）: 量子力学による固有エネルギー推定--統一ノイズレジリエント測定駆動アプローチ
• Authors: Yizhi Shen, Daan Camps, Siva Darbha, Aaron Szasz, Katherine Klymko, David B. Williams--Young, Norm M. Tubman, Roel Van Beeumen
• Abstract要約: 本稿では,実時間計測の収集と後処理により固有エネルギーを求める計測駆動手法を提案する。 提案手法は,ノイズの存在下でも急速に収束することを示す理論的,数値的な証拠を提供する。 我々のMDDベースの戦略は、摂動ノイズを系統的に軽減し、有望なハイブリッド量子古典固有解法として際立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ground state energy estimation in physics and chemistry is one of the most promising applications of quantum computing. In this paper, we introduce a novel measurement-driven approach that finds eigenenergies by collecting real-time measurements and post-processing them using the machinery of dynamic mode decomposition (DMD). We provide theoretical and numerical evidence that our method converges rapidly even in the presence of noise and show that our method is isomorphic to matrix pencil methods developed independently across various scientific communities. Our DMD-based strategy can systematically mitigate perturbative noise and stands out as a promising hybrid quantum-classical eigensolver.
• Abstract（参考訳）: 物理と化学における基底状態エネルギーの推定は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。 本稿では,動的モード分解(dmd)の機構を用いて,実時間計測と後処理を行い,固有エネルギーを求める新しい計測駆動手法を提案する。 提案手法は,ノイズの存在下でも急速に収束することを示す理論的,数値的な証拠を提供するとともに,様々な科学コミュニティで独自に開発されたマトリクス鉛筆法に同型であることを示す。 dmdベースの戦略は摂動ノイズを体系的に軽減し、有望な量子古典的固有解法として際立っている。

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