論文の概要: Adaptive variational quantum algorithms on a noisy intermediate scale quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17159v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 17:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:09:44.844244
• Title: Adaptive variational quantum algorithms on a noisy intermediate scale quantum computer
• Title（参考訳）: 雑音型中間スケール量子コンピュータにおける適応変分量子アルゴリズム
• Authors: C\'esar Feniou, Baptiste Claudon, Muhammad Hassan, Axel Courtat, Olivier Adjoua, Yvon Maday, Jean-Philip Piquemal
• Abstract要約: 本稿では,25量子ビットの誤差緩和量子ハードウェアと高速GPU加速量子シミュレータ上でハイブリッドアルゴリズムを実行する新しい手法を提案する。 物理応用として,新しいグリーディVQE法を用いて25体アイシングモデルの基底状態を計算する。 化学応用として、分子系の基底状態を近似するために、この欲求とオーバーラップ-ADAPT-VQEアルゴリズムを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3848364262836075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid quantum-classical algorithms hold the potential to outperform classical computing methods for simulating quantum many-body systems. Adaptive Variational Quantum Eigensolvers (VQE) in particular have demonstrated an ability to generate highly accurate ansatz wave-functions using compact quantum circuits. However, the practical implementation of these methods on current quantum processing units (QPUs) faces significant challenges: the requirement to measure a polynomially scaling number of observables during the operator selection step, followed by the need to optimize a high-dimensional, noisy cost-function. In this study, we introduce new techniques to overcome these difficulties and execute hybrid adaptive algorithms on a 25-qubit error-mitigated quantum hardware coupled to a high performance GPU-accelerated quantum simulator. As a physics application, we compute the ground state of a 25-body Ising model using a novel greedy ADAPT-VQE procedure that requires only five circuit measurements for each iteration, regardless of the number of qubits and the size of the operator pool. As a chemistry application, we combine this greedy approach with the Overlap-ADAPT-VQE algorithm to approximate the ground state of a molecular system. The successful implementation of these hybrid QPU/simulator computations enhances the applicability of adaptive VQE algorithms on QPUs and instills further optimism regarding the near-term advantages of quantum computing.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子多体系をシミュレートする古典的な計算方法よりも優れた可能性を持っている。 特に適応変分量子固有解器(VQE)は、コンパクトな量子回路を用いて高精度なアンザッツ波動関数を生成する能力を示した。 しかし、これらの手法の現在の量子処理ユニット(QPU)への実践的な実装は、演算子選択ステップ中に多項式スケーリング数を測定すること、高次元のノイズの多いコスト関数を最適化すること、といった大きな課題に直面している。 本研究では,これらの困難を克服する新しい手法を導入し,高速GPU加速量子シミュレータと組み合わされた25量子ビットの誤差緩和量子ハードウェア上でハイブリッド適応アルゴリズムを実行する。 物理応用として,キュービット数や演算子プールのサイズに関わらず,各イテレーションに5つの回路計測しか必要としない新しいグリーディADAPT-VQE法を用いて,25体Isingモデルの基底状態を計算する。 化学応用として、分子系の基底状態を近似するために、この欲求とオーバーラップ-ADAPT-VQEアルゴリズムを組み合わせる。 これらのハイブリッドQPU/シミュレータ計算の実装が成功したことにより、適応VQEアルゴリズムがQPUに適用可能となり、量子コンピューティングの短期的優位性に関するさらなる楽観性がもたらされる。

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