論文の概要: Optimization strategies in WAHTOR algorithm for quantum computing empirical ansatz: a comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11002v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 15:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 17:21:16.826462
• Title: Optimization strategies in WAHTOR algorithm for quantum computing empirical ansatz: a comparative study
• Title（参考訳）: 量子コンピューティング実証アンサッツのためのWAHTORアルゴリズムの最適化戦略:比較研究
• Authors: Leonardo Ratini, Chiara Capecci, Leonardo Guidoni
• Abstract要約: 本研究はWAHTORアルゴリズムの非断熱バージョンを導入し,その効率を3つの実装と比較する。 固定されたVQEパラメータでハミルトニアンの1階微分と2階微分を計算することは、原型的なQPUオーバーロードを導入しない。 ハバードモデルシステムの場合、信頼領域非断熱最適化の方が効率的であることが判明した。
• 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: By exploiting the invariance of the molecular Hamiltonian by a unitary transformation of the orbitals it is possible to significantly shorter the depth of the variational circuit in the Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm by using the Wavefunction Adapted Hamiltonian Through Orbital Rotation (WAHTOR) algorithm. This work introduces a non-adiabatic version of the WAHTOR algorithm and compares its efficiency with three implementations by estimating Quantum Processing Unit (QPU) resources in prototypical benchmarking systems. Calculating first and second-order derivatives of the Hamiltonian at fixed VQE parameters does not introduce a significant QPU overload, leading to results on small molecules that indicate the non-adiabatic Newton-Raphson method as the more convenient choice. On the contrary, we find out that in the case of Hubbard model systems the trust region non-adiabatic optimization is more efficient. The preset work therefore clearly indicates the best optimization strategies for empirical variational ansatzes, facilitating the optimization of larger variational wavefunctions for quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 軌道のユニタリ変換により分子ハミルトニアンの不均一性を利用することにより、波動関数適応ハミルトニアン軌道回転(WAHTOR)アルゴリズムを用いて変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムにおける変分回路の深さを著しく短縮することができる。 本研究は、wahtorアルゴリズムの非断熱バージョンを導入し、その効率を3つの実装と比較し、量子処理ユニット(qpu)リソースを原型ベンチマークシステムで推定する。 固定されたVQEパラメータでハミルトニアンの第1次および第2次微分を計算することは、重要なQPUオーバーロードを導入せず、非断熱ニュートン・ラフソン法がより便利な選択であることを示す小さな分子に結果をもたらす。 逆に,ハバードモデルシステムの場合,信頼領域非断熱最適化の方が効率的であることが判明した。 したがって、事前セットの作業は経験的変分関数の最適最適化戦略を示し、量子計算のための大きな変分波動関数の最適化を容易にする。

関連論文リスト

• Optimizing Unitary Coupled Cluster Wave Functions on Quantum Hardware: Error Bound and Resource-Efficient Optimizer [0.0]
  本稿では、量子ハードウェア上でのユニタリ結合クラスタ波関数の最適化のための射影量子固有解法(PQE)アプローチについて検討する。 このアルゴリズムはシュル・オーディンガー方程式の射影を用いて、試行状態をハミルトニアンの固有状態に効率的に近づける。 我々は,BFGS法を用いて最適化されたarXiv:2102.00345とVQEの両方で導入された最適化よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T15:03:59Z)
• Pulse-based variational quantum optimization and metalearning in superconducting circuits [3.770494165043573]
  ハードウェアレベルフレームワークとしてパルスベースの変動量子最適化(PBVQO)を導入する。 量子干渉デバイス上での外部超伝導の最適化について説明する。 PBVQOとメタラーニングの相乗効果は、従来のゲートベースの変分アルゴリズムよりも有利である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T15:05:36Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• A Comparative Study On Solving Optimization Problems With Exponentially Fewer Qubits [0.0]
  変分量子固有解法(VQE)に基づくアルゴリズムの評価と改良を行った。 我々は,問題を変分アンサッツにエンコードすることで生じる数値不安定性を強調する。 より少ないイテレーションでアンザッツの基底状態を求めるための古典的な最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T08:54:12Z)
• Noisy Bayesian optimization for variational quantum eigensolvers [0.0]
  変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトニアン基底状態を見つけるために用いられるハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 この研究は、現在利用可能な量子コンピュータ上でVQEを実行するのに適したGPRとBOの実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T11:28:55Z)
• 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)
• Improved accuracy on noisy devices by non-unitary Variational Quantum Eigensolver for chemistry applications [0.0]
  本稿では,量子コンピュータを用いた電子構造最適化のための変分量子固有解法アルゴリズムを提案する。 非単項作用素は元のハミルトニアン系と組み合わせられ、単純化された波動関数 Ansatz による新しい変分問題につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T20:17:37Z)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)

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。