論文の概要: Quantum computing for chemistry and physics applications from a Monte Carlo perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07964v2
• Date: Thu, 17 Aug 2023 08:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 21:57:41.068491
• Title: Quantum computing for chemistry and physics applications from a Monte Carlo perspective
• Title（参考訳）: モンテカルロから見た化学・物理学応用のための量子コンピューティング
• Authors: Guglielmo Mazzola
• Abstract要約: この観点は、物理学と化学の分野における量子アルゴリズムとモンテカルロ法の間の重複に焦点をあてる。 我々は、確立された量子モンテカルロ解を量子アルゴリズムに統合することの課題と可能性を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This Perspective focuses on the several overlaps between quantum algorithms and Monte Carlo methods in the domains of physics and chemistry. We will analyze the challenges and possibilities of integrating established quantum Monte Carlo solutions in quantum algorithms. These include refined energy estimators, parameter optimization, real and imaginary-time dynamics, and variational circuits. Conversely, we will review new ideas in utilizing quantum hardware to accelerate the sampling in statistical classical models, with applications in physics, chemistry, optimization, and machine learning. This review aims to be accessible to both communities and intends to foster further algorithmic developments at the intersection of quantum computing and Monte Carlo methods. Most of the works discussed in this Perspective have emerged within the last two years, indicating a rapidly growing interest in this promising area of research.
• Abstract（参考訳）: この観点は、物理学と化学の分野における量子アルゴリズムとモンテカルロ法の間の重複に焦点をあてる。 我々は、確立された量子モンテカルロ解を量子アルゴリズムに統合する課題と可能性を分析する。 これには、洗練されたエネルギー推定器、パラメータ最適化、実時間および虚数時間ダイナミクス、変動回路が含まれる。 逆に、量子ハードウェアを利用して統計古典モデルのサンプリングを加速する新しいアイデアを、物理学、化学、最適化、機械学習への応用とともにレビューする。 このレビューは,量子コンピューティングとモンテカルロ法の交点における,さらなるアルゴリズム開発を促進することを目的としている。 この視点で議論された研究の多くは過去2年以内に現れており、この将来性のある研究分野への関心が急速に高まっていることを示している。

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