論文の概要: Fighting noise with noise: a stochastic projective quantum eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14540v4
- Date: Mon, 4 Mar 2024 10:33:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 03:20:39.495527
- Title: Fighting noise with noise: a stochastic projective quantum eigensolver
- Title（参考訳）: 雑音との戦い - 確率的投影型量子固有解法
- Authors: Maria-Andreea Filip
- Abstract要約: 本稿では,量子状態の必要なサンプリングにおいて,物理観測値の2次低減につながる新しい手法を提案する。
この方法は、量子デバイス上の一般化学のための励起状態計算やシミュレーションに応用できる。
- 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: In the current noisy intermediate scale quantum era of quantum computation,
available hardware is severely limited by both qubit count and noise levels,
precluding the application of many current hybrid quantum-classical algorithms
to non-trivial quantum chemistry problems. In this paper we propose applying
some of the fundamental ideas of conventional Quantum Monte Carlo algorithms --
stochastic sampling of both the wavefunction and the Hamiltonian -- to quantum
algorithms in order to significantly decrease quantum resource costs. In the
context of an imaginary-time propagation based projective quantum eigensolver,
we present a novel approach to estimating physical observables which leads to a
two order of magnitude reduction in the required sampling of the quantum state
to converge the ground state energy of a system relative to current
state-of-the-art eigensolvers. The method can be equally applied to
excited-state calculations and, combined with stochastic approximations of the
system Hamiltonian, provides a promising near-term approach to Hamiltonian
simulation for general chemistry on quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子計算のうるさい中間スケールの量子時代において、利用可能なハードウェアは量子ビット数とノイズレベルの両方で非常に制限されており、現在の多くのハイブリッド量子古典アルゴリズムが非自明な量子化学問題に応用されるのを妨げている。
本稿では、従来の量子モンテカルロアルゴリズム(波動関数とハミルトニアンの両方の確率的サンプリング)の基本的な考え方を量子アルゴリズムに適用し、量子リソースコストを大幅に削減することを提案する。
仮想時間伝搬に基づく射影型量子固有解器の文脈において、我々は、現在の最先端固有解器と比較して系の基底状態エネルギーを収束させるために、量子状態の必要なサンプリングを2次に減らす物理観測値の推定方法を提案する。
この方法は励起状態の計算にも等しく適用でき、ハミルトニアン系の確率近似と組み合わせることで、量子デバイス上の一般化学に対するハミルトニアンシミュレーションに有望な短期的アプローチを提供する。
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