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/2306.17159v7
• Date: Thu, 23 Jan 2025 17:50:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:55:55.725165
• Title: Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy Intermediate Scale Quantum Computer
• Title（参考訳）: 雑音の中規模量子コンピュータにおけるグレディグラディエントフリー適応変分量子アルゴリズム
• Authors: César Feniou, Muhammad Hassan, Baptiste Claudon, 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VQE(Vari Quantum Eigensolvers)は、多体量子システムにおいて古典計算を上回る性能を持つ。 本稿では,Greedy Gradient-free Adaptive VQE (GGA-VQE) と呼ばれる解析的・勾配なし最適化を用いた適応アルゴリズムを提案する。 GGA-VQEを25量子ビットの量子回路上で実行し、良好な基底状態近似を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6020414684573572
• License:
• Abstract: Hybrid quantum-classical adaptive Variational Quantum Eigensolvers (VQE) hold the potential to outperform classical computing for simulating many-body quantum systems. However, practical implementations on current quantum processing units (QPUs) are challenging due to the noisy evaluation of a polynomially scaling number of observables, undertaken for operator selection and high-dimensional cost function optimization. We introduce an adaptive algorithm using analytic, gradient-free optimization, called Greedy Gradient-free Adaptive VQE (GGA-VQE). In addition to demonstrating the algorithm's improved resilience to statistical sampling noise in the computation of simple molecular ground states, we execute GGA-VQE on a 25-qubit error-mitigated QPU by computing the ground state of a 25-body Ising model. Although hardware noise on the QPU produces inaccurate energies, our implementation outputs a parameterized quantum circuit yielding a favorable ground-state approximation. We demonstrate this by retrieving the parameterized operators calculated on the QPU and evaluating the resulting ansatz wave-function via noiseless emulation (i.e., hybrid observable measurement).
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典適応型変分量子固有解器(VQE)は、多体量子系をシミュレートするための古典的計算より優れている可能性を持っている。 しかし,現状の量子処理ユニット(QPU)の実用化は,演算子選択と高次元コスト関数最適化のための多項式スケーリング数のノイズ評価により困難である。 本稿では,Greedy Gradient-free Adaptive VQE (GGA-VQE) と呼ばれる解析的・勾配なし最適化を用いた適応アルゴリズムを提案する。 単純な分子基底状態の計算における統計的サンプリングノイズに対するアルゴリズムのレジリエンスの向上に加えて、25ビットのIsingモデルの基底状態を計算することにより、25ビットの誤差緩和QPU上でGGA-VQEを実行する。 QPUのハードウェアノイズは不正確なエネルギーを生成するが、我々の実装はパラメータ化された量子回路を出力し、良好な基底状態近似を生成する。 本研究では、QPU上で計算されたパラメータ化演算子を検索し、ノイズレスエミュレーション(ハイブリッド可観測測定)によって得られるアンザッツ波動関数を評価することでこれを実証する。

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