論文の概要: Single entanglement connection architecture between multi-layer bipartite HEA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12323v3
• Date: Thu, 7 Mar 2024 06:24:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 18:04:58.905244
• Title: Single entanglement connection architecture between multi-layer bipartite HEA
• Title（参考訳）: 多層HEA間の単一絡み合い接続構造
• Authors: Shikun Zhang, Zheng Qin, Yang Zhou, Rui Li, Chunxiao Du, Zhisong Xiao
• Abstract要約: ハードウェア効率アンサッツ(HEA)のための単一絡み合い接続アーキテクチャ(SECA)を提案する。 本結果から,SECAの計算性能は,一般の完全絡み合い接続アーキテクチャ(FECA)よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.002317709479012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) are among the most promising algorithms to achieve quantum advantages in the NISQ era. One important challenge in implementing such algorithms is to construct an effective parameterized quantum circuit (also called an ansatz). In this work, we propose a single entanglement connection architecture (SECA) for a bipartite hardware-efficient ansatz (HEA) by balancing its expressibility, entangling capability, and trainability. Numerical simulations with a one-dimensional Heisenberg model and quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) issues were conducted. Our results indicate the superiority of SECA over the common full entanglement connection architecture (FECA) in terms of computational performance. Furthermore, combining SECA with gate-cutting technology to construct distributed quantum computation (DQC) can efficiently expand the size of NISQ devices under low overhead. We also demonstrated the effectiveness and scalability of the DQC scheme. Our study is a useful indication for understanding the characteristics associated with an effective training circuit.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、NISQ時代に量子アドバンテージを達成する最も有望なアルゴリズムの一つである。 このようなアルゴリズムを実装する上で重要な課題は、効果的なパラメータ化量子回路(アンザッツとも呼ばれる)を構築することである。 本研究では,その表現性,エンタングル能力,トレーニング性とをバランスさせて,ハードウェア効率の良いアンサツ(HEA)の単一絡み合い接続アーキテクチャを提案する。 1次元ハイゼンベルクモデルと二次連立最適化(qubo)問題を用いた数値シミュレーションを行った。 本結果から,SECAの計算性能は,一般の完全絡み合い接続アーキテクチャ(FECA)よりも優れていることが示された。 さらに,SECAとゲートカット技術を組み合わせて分散量子計算(DQC)を構築することで,NISQデバイスのサイズを低オーバーヘッドで効率的に拡大することができる。 また,DQC方式の有効性と拡張性を示した。 本研究は,実効トレーニング回路に関連する特徴を理解する上で有用な指標である。

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