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/2306.17159v5
- Date: Mon, 11 Sep 2023 15:21:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 19:26:57.590922
- 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: ハイブリッド量子古典適応型変分量子固有解器(VQE)は、量子多体系における古典的計算を上回る可能性を持っている。
本稿では,GPU加速HPCシミュレータに対して,25量子ビット誤り軽減QPU上で適応アルゴリズムを実行する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.632231271751641
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid quantum-classical adaptive Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
already hold the potential to outperform classical computing for simulating
quantum many-body systems. However, their practical implementation on current
quantum processing units (QPUs) is very challenging due to the noisy evaluation
of a polynomially scaling number of observables, undertaken for operator
selection and optimisation of a high-dimensional cost function. To overcome
this, we propose new techniques to execute adaptive algorithms on a 25-qubit
error-mitigated QPU coupled to a GPU-accelerated HPC simulator. Targeting
physics applications, we compute the ground state of a 25-body Ising model
using the newly introduced Greedy Gradient-free Adaptive VQE (CGA-VQE)
requiring only five circuit measurements per iteration, regardless of the
number of qubits and size of the operator pool. Towards chemistry, we combine
the GGA-VQE and Overlap-ADAPT-VQE algorithms to approximate a molecular system
ground state. We show that the QPU successfully executes the algorithms and
yields the correct choice of parametrised unitary operators. While the QPU
evaluation of the resulting ansatz wave-function is polluted by hardware noise,
a single final evaluation of the sought-after observables on a classical
GPU-accelerated/noiseless simulator allows the recovery of the correct
approximation of the ground state, thus highlighting the need for hybrid
quantum-classical observable measurement.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典型適応変分量子固有ソルバ(vqe)は、量子多体系をシミュレートする古典計算よりも優れている可能性を持っている。
しかし、現在の量子処理ユニット(QPU)への実践的な実装は、高次元のコスト関数の演算子選択と最適化のために実施される多項式スケーリング数のノイズ評価のため、非常に難しい。
そこで本研究では,GPU加速HPCシミュレータに結合した25ビット誤り軽減QPU上で適応アルゴリズムを実行する手法を提案する。
物理応用を目標とし,新たに導入されたGreedy Gradient-free Adaptive VQE (CGA-VQE) を用いて25体Isingモデルの基底状態を計算する。
GGA-VQEアルゴリズムとOverlap-ADAPT-VQEアルゴリズムを組み合わせて分子系の基底状態を近似する。
本稿では,QPUがアルゴリズムの実行に成功し,パラメータ付きユニタリ演算子の正しい選択が得られることを示す。
結果として生じるアンザッツ波動関数のQPU評価はハードウェアノイズによって汚染されるが、古典的GPU加速/ノイズレスシミュレータにおける追従可観測器の最終的な評価は、基底状態の正しい近似の回復を可能にするため、ハイブリッド量子古典可観測測定の必要性を強調している。
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