論文の概要: Classical-Assisted Quantum Ground State Preparation with Tensor Network States and Monte Carlo Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16831v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 10:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 13:59:59.166702
• Title: Classical-Assisted Quantum Ground State Preparation with Tensor Network States and Monte Carlo Sampling
• Title（参考訳）: テンソルネットワーク状態とモンテカルロサンプリングを用いた古典的量子基底状態生成
• Authors: Feng-Yu Le, Zhao-Yun Chen, Lu Wang, Cheng Xue, Chao Wang, Yong-Jian Han, Yu-Chun Wu, Qing Yan, Shaojun Dong, and Guo-Ping Guo
• Abstract要約: 量子多体システムのための古典的量子基底状態準備法を提案する。 我々は,早期のフォールトトレラント量子コンピュータ上で,量子アルゴリズムによって効率的に作成できるTLSのサンプリングにより試行状態を抽出する。 本手法は, ランダムな試行状態と比較して, 試行状態と真基底状態との重なり合いのスケーリングが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.113098673094148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing offers potential solutions for finding ground states in condensed-matter physics and chemistry. However, achieving effective ground state preparation is also computationally hard for arbitrary Hamiltonians. It is necessary to propose certain assumptions to make this problem efficiently solvable, including preparing a trial state of a non-trivial overlap with the genuine ground state. Here, we propose a classical-assisted quantum ground state preparation method for quantum many-body systems, combining Tensor Network States (TNS) and Monte Carlo (MC) sampling as a heuristic method to prepare a trial state with a non-trivial overlap with the genuine ground state. We extract a sparse trial state by sampling from TNS, which can be efficiently prepared by a quantum algorithm on early fault-tolerant quantum computers. Our method demonstrates a polynomial improvement in scaling of overlap between the trial state and genuine ground state compared to random trial states, as evidenced by numerical tests on the spin-$1/2$ $J_1$-$J_2$ Heisenberg model. Furthermore, our method is a novel approach to hybridize a classical numerical method and a quantum algorithm and brings inspiration to ground state preparation in other fields.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは凝縮マッター物理と化学において基底状態を見つけるための潜在的な解決策を提供する。 しかし、実効的な基底状態の準備は任意のハミルトニアンにとって計算的に難しい。 真の基底状態と非自明な重なり合いの試行状態を作成することを含め、この問題を効率的に解くためには、ある仮定を提案する必要がある。 本稿では,量子多体系の古典的支援による量子基底状態生成法を提案し,テンソルネットワーク状態 (tns) とモンテカルロサンプリング (mc) を組み合わせて,実基底状態と非自明な重なりを持つ試行状態を作成する。 初期のフォールトトレラント量子コンピュータ上で量子アルゴリズムによって効率的に作成できるtnsをサンプリングして、スパーストライアル状態を抽出する。 本手法は, 実地状態と実地状態との重なり合いをランダムな試行状態と比較して多項式的に改善することを示し, スピン-1/2$$J_1$-$J_2$Heisenbergモデルで数値実験を行った。 さらに,本手法は古典的数値法と量子アルゴリズムをハイブリダイズする新しい手法であり,他の分野における基底状態の生成にインスピレーションをもたらす。

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