論文の概要: Variational quantum algorithm for ergotropy estimation in quantum
many-body batteries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03334v2
- Date: Fri, 2 Feb 2024 02:58:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 20:06:34.150641
- Title: Variational quantum algorithm for ergotropy estimation in quantum
many-body batteries
- Title（参考訳）: 量子多体電池のエルゴトロピー推定のための変分量子アルゴリズム
- Authors: Duc Tuan Hoang, Friederike Metz, Andreas Thomasen, Tran Duong Anh-Tai,
Thomas Busch and Thom\'as Fogarty
- Abstract要約: 我々は、ノイズ中規模量子(NISQ)デバイス上での多体量子電池の充電過程と作業抽出をシミュレートする。
本稿では,バッテリからの作業抽出を最大化する最適ユニタリ演算を求める変分量子エルゴトロピー(VQErgo)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum batteries are predicted to have the potential to outperform their
classical counterparts and are therefore an important element in the
development of quantum technologies. Of particular interest is the role of
correlations in many-body quantum batteries and how these can affect the
maximal work extraction, quantified by the ergotropy. In this work we simulate
the charging process and work extraction of many-body quantum batteries on
noisy-intermediate scale quantum (NISQ) devices, and devise the Variational
Quantum Ergotropy (VQErgo) algorithm which finds the optimal unitary operation
that maximises work extraction from the battery. We test VQErgo by calculating
the ergotropy of a many-body quantum battery undergoing transverse field Ising
dynamics following a sudden quench. We investigate the battery for different
system sizes and charging times, and analyze the minimum number of ansatz
circuit repetitions needed for the variational optimization using both ideal
and noisy simulators. We also discuss how the growth of long-range correlations
can hamper the accuracy of VQErgo in larger systems, requiring increased
repetitions of the ansatz circuit to reduce error. Finally, we optimize part of
the VQErgo algorithm and calculate the ergotropy on one of IBM's quantum
devices.
- Abstract（参考訳）: 量子バッテリは、従来のバッテリよりも優れた性能を持つ可能性があると予測されているため、量子技術の発展において重要な要素である。
特に興味深いのは、多体量子電池における相関の役割と、エルゴトロピーによって定量化された最大仕事抽出にどのように影響するかである。
本研究では,ノイズ・中間スケール量子(nisq)デバイス上での多体量子電池の帯電過程と作業抽出をシミュレーションし,電池からの作業抽出を最大化する最適ユニタリ操作を求める変分量子エルゴトロピー(vqergo)アルゴリズムを考案する。
我々は、急速クエンチ後に横磁場イジングダイナミクスを受ける多体量子電池のエルゴトロピーを計算してvqergoをテストする。
システムサイズや充電時間が異なるバッテリを調査し,理想シミュレータと雑音シミュレータを用いて変動最適化に必要なアンサッツ回路の最小繰り返し数を解析した。
また,大規模システムにおいて長距離相関の増大がvqergoの精度を阻害し,エラー低減のためにansatz回路の繰り返しを増加させる効果について検討した。
最後に、VQErgoアルゴリズムの一部を最適化し、IBMの量子デバイス上のエルゴトロピーを計算する。
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