論文の概要: Variational preparation of entangled states on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17422v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 06:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:22:29.605066
• Title: Variational preparation of entangled states on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける絡み合った状態の変分準備
• Authors: Vu Tuan Hai and Nguyen Tan Viet and Le Bin Ho
• Abstract要約: 量子コンピュータ上での絡み合った量子状態を作成するための変分法を提案する。 性能向上のために,様々な勾配に基づく最適化手法を用いる。 量子状態生成の効率を最大化するための変分アルゴリズムの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a variational approach for preparing entangled quantum states on quantum computers. The methodology involves training a unitary operation to match with a target unitary using the Fubini-Study distance as a cost function. We employ various gradient-based optimization techniques to enhance performance, including Adam and quantum natural gradient. Our investigation showcases the versatility of different ansatzes featuring a hypergraph structure, enabling the preparation of diverse entanglement target states such as GHZ, W, and absolutely maximally entangled states. Remarkably, the circuit depth scales efficiently with the number of layers and does not depend on the number of qubits. Moreover, we explore the impacts of barren plateaus, readout noise, and error mitigation techniques on the proposed approach. Through our analysis, we demonstrate the effectiveness of the variational algorithm in maximizing the efficiency of quantum state preparation, leveraging low-depth quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上で絡み合った量子状態を生成するための変分的手法を提案する。 この手法は、Fubini-Study 距離をコスト関数として利用して、目標ユニタリと整合するユニタリ演算を訓練することを含む。 我々はadamやquantum natural gradientなど,様々な勾配に基づく最適化手法を用いて性能を向上させる。 本研究は,GHZ,W,および絶対最大絡み合い状態などの多彩な絡み合い状態の調製を可能にするため,ハイパーグラフ構造を特徴とする異なるアンサーゼの汎用性を示す。 興味深いことに、回路深度は層数とともに効率的にスケールし、キュービット数に依存しない。 さらに,提案手法における不毛高原,読み出し雑音,誤差緩和手法の影響について検討する。 本分析により,低深度量子回路を用いた量子状態生成の効率を最大化するための変分アルゴリズムの有効性を示す。

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