論文の概要: Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy
Intermediate Scale Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17159v3
- Date: Thu, 13 Jul 2023 16:39:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 19:49:23.748155
- Title: Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy
Intermediate Scale Quantum Computer
- Title（参考訳）: 雑音中規模量子コンピュータ上のグリーディ勾配なし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: 高速GPU加速量子シミュレータと組み合わさって25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新しい手法を提案する。
物理応用として、グラデーションフリー適応VQE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、この強欲で勾配のないアプローチをオーバーラップ-ADAPT-VQEと組み合わせる。
- 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 a significant challenge: the need to
measure a polynomially scaling number of observables during the operator
selection step so as to optimise 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 greedy gradient-free adaptive VQE 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,
gradient-free 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 VQEs
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、高次元のノイズの多いコスト関数を最適化するために、演算子選択ステップ中に可観測物の多項式スケーリング数を計測する必要があるという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大きさに関わらず, 繰り返し毎に5つの回路計測しか必要としない, グリーディ勾配のない適応型VQE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, 分子系の基底状態の近似のために, この欲張りで勾配のないアプローチとオーバーラップ適応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は、QPUへの適応型VQEの適用性を高め、量子コンピューティングの短期的優位性に関してさらなる楽観性を与える。
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