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。
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