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。

関連論文リスト

• Efficient charge-preserving excited state preparation with variational quantum algorithms [33.03471460050495]
  本稿では、対称性と対応する保存電荷をVQDフレームワークに組み込むために設計された電荷保存型VQD(CPVQD)アルゴリズムを紹介する。 その結果、高エネルギー物理学、核物理学、量子化学への応用が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T10:30:14Z)
• Benchmarking Variational Quantum Eigensolvers for Entanglement Detection in Many-Body Hamiltonian Ground States [37.69303106863453]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は近年、量子優位を得る約束として登場している。 我々は、変分量子固有解法(VQEs)と呼ばれる特定の種類のVQAを用いて、絡み合った観測と絡み合った基底状態検出においてそれらをベンチマークする。 ハミルトニアン相互作用にインスパイアされた構造を持つ量子回路は、問題に依存しない回路よりもコスト関数推定のより良い結果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T12:06:40Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• Variational Quantum Eigensolvers with Quantum Gaussian Filters for solving ground-state problems in quantum many-body systems [2.5425769156210896]
  量子多体系における基底状態を近似する新しい量子アルゴリズムを提案する。 我々の手法は変分量子固有解法(VQE)と量子ガウスフィルタ(QGF)を統合する。 提案手法は,特に雑音条件下での収束速度と精度の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T14:01:52Z)
• Real-time error mitigation for variational optimization on quantum hardware [45.935798913942904]
  VQCを用いた量子チップ上の関数の適合を支援するために,RTQEM(Real Time Quantum Error Mitigation)アルゴリズムを定義する。 我々のRTQEMルーチンは、損失関数の破損を減らすことにより、VQCのトレーニング性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T19:00:01Z)
• Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits: Convergence Analysis [42.275148861039895]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズプロセッサを介して量子アドバンテージを得るための最も有望な経路を提供する。 不完全性とデコヒーレンスによるゲートノイズは、バイアスを導入して勾配推定に影響を与える。 QEM(Quantum error mitigation)技術は、キュービット数の増加を必要とせずに、推定バイアスを低減することができる。 QEMは必要な反復回数を減らすことができるが、量子ノイズレベルが十分に小さい限りである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T10:48:04Z)
• The Variational Quantum Eigensolver: a review of methods and best practices [3.628860803653535]
  変分量子固有解法(VQE)は変動原理を用いてハミルトンの基底状態エネルギーを計算する。 本総説は,アルゴリズムの様々な部分における進捗状況について概説することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T14:40:18Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Layer VQE: A Variational Approach for Combinatorial Optimization on Noisy Quantum Computers [5.644434841659249]
  変分量子固有解法(VQE)に触発された反復層VQE(L-VQE)アプローチを提案する。 L-VQE は有限サンプリング誤差に対してより堅牢であり,標準的な VQE 手法と比較して解を見つける確率が高いことを示す。 シミュレーションの結果,L-VQEは現実的なハードウェアノイズ下では良好に動作していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T16:53:22Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [1.43494686131174]
  本稿では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上でのチューニングについて述べる。 VQEのケーススタディにおいて、異なる最小値の効率と有効性について分析した。 これまでのほとんどの結果は量子VQE回路のチューニングに集中しているが、量子ノイズの存在下では、古典的な最小化ステップを慎重に選択して正しい結果を得る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T21:31:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。