論文の概要: Fermionic reduced density low-rank matrix completion, noise filtering,
and measurement reduction in quantum simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05640v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 02:59:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 14:56:51.410182
- Title: Fermionic reduced density low-rank matrix completion, noise filtering,
and measurement reduction in quantum simulations
- Title（参考訳）: 量子シミュレーションにおけるフェルミオン還元密度低ランク行列の完全化、ノイズフィルタリング、測定低減
- Authors: Linqing Peng, Xing Zhang, and Garnet Kin-Lic Chan
- Abstract要約: 電子系では、2粒子還元密度行列(2-RDM)は、興味のあるエネルギーと最も物理的に観測可能なものを決定するのに十分である。
本研究では, 2粒子還元密度行列を部分情報から化学的精度に再構成するために, 行列補完を用いることの可能性を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.897832473739845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fermionic reduced density matrices summarize the key observables in fermionic
systems. In electronic systems, the two-particle reduced density matrix (2-RDM)
is sufficient to determine the energy and most physical observables of
interest. Here, we consider the possibility of using matrix completion to
reconstruct the two-particle reduced density matrix to chemical accuracy from
partial information. We consider the case of noiseless matrix completion, where
the partial information corresponds to a subset of the 2-RDM elements, as well
as noisy completion, where the partial information corresponds to both a subset
of elements, as well as statistical noise in their values. Through experiments
on a set of 24 molecular systems, we find that the 2-RDM can be efficiently
reconstructed from a reduced amount of information. In the case of noisy
completion, this results in multiple orders of magnitude reduction in the
number of measurements needed to determine the 2-RDM to chemical accuracy.
These techniques can be readily applied to both classical and quantum
algorithms for quantum simulations.
- Abstract（参考訳）: フェルミオン還元密度行列はフェルミオン系の重要な可観測物を要約する。
電子系では、2粒子還元密度行列(2-RDM)は、興味のあるエネルギーと最も物理的に観測可能なものを決定するのに十分である。
ここでは, 2粒子還元密度行列を部分情報から化学的精度に再構成するために, 行列補完を用いる可能性を検討する。
本研究では,部分情報は2-rdm要素のサブセットに対応する部分的情報と,部分的な情報が要素のサブセットと,それらの値の統計的ノイズの両方に対応するようなノイズ完全化とに対応する場合を考える。
24分子系の実験により, 2-RDMは少ない情報量から効率的に再構成できることがわかった。
ノイズ処理が完了した場合, 化学的精度で2-RDMを決定するのに必要な測定値の倍数削減が達成される。
これらの手法は量子シミュレーションのための古典的アルゴリズムと量子的アルゴリズムの両方に容易に適用できる。
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