論文の概要: A powered full quantum eigensolver for energy band structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03134v1
• Date: Sun, 6 Aug 2023 15:03:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 16:31:28.126885
• Title: A powered full quantum eigensolver for energy band structures
• Title（参考訳）: エネルギーバンド構造のためのフル量子固有解法器
• Authors: Bozhi Wang, Jingwei Wen, Jiawei Wu, Haonan Xie, Fan Yang, Shijie Wei, Gui-lu Long
• Abstract要約: フル量子固有解器(FQE)の演算子の指数を用いたパワーフル量子固有解器(P-FQE)を提案する。 グラフェンおよびワイル半金属の超伝導量子コンピュータを用いたP-FQEアルゴリズムの有効性とロバスト性を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.763736858332704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been an increasing research focus on quantum algorithms for condensed matter systems recently, particularly on calculating energy band structures. Here, we propose a quantum algorithm, the powered full quantum eigensolver(P-FQE), by using the exponentiation of operators of the full quantum eigensolver(FQE). This leads to an exponential increase in the success probability of measuring the target state in certain circumstances where the number of generating elements involved in the exponentiation of operators exhibit a log polynomial dependence on the number of orbitals. Furthermore, we conduct numerical calculations for band structure determination of the twisted double-layer graphene. We experimentally demonstrate the feasibility and robustness of the P-FQE algorithm using superconducting quantum computers for graphene and Weyl semimetal. One significant advantage of our algorithm is its ability to reduce the requirements of extremely high-performance hardware, making it more suitable for energy spectra determination on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices.
• Abstract（参考訳）: 近年、凝縮物系の量子アルゴリズム、特にエネルギーバンド構造の計算に着目する研究が増えている。 本稿では,フル量子固有解器(FQE)の演算子の指数を用いた量子アルゴリズム,パワーフル量子固有解器(P-FQE)を提案する。 これにより、ある状況下で目標状態を測定する成功確率が指数関数的に上昇し、作用素の指数化に関わる生成要素の数は軌道の数に依存する対数多項式依存性を示す。 さらに, ツイスト二層グラフェンのバンド構造決定のための数値計算を行う。 グラフェンおよびワイル半金属の超伝導量子コンピュータを用いたP-FQEアルゴリズムの有効性とロバスト性を実験的に実証した。 我々のアルゴリズムの大きな利点は、非常に高性能なハードウェアの要求を減らし、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでのエネルギースペクトル決定により適していることである。

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