論文の概要: Layering and subpool exploration for adaptive Variational Quantum
Eigensolvers: Reducing circuit depth, runtime, and susceptibility to noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11708v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 17:07:23.817233
- Title: Layering and subpool exploration for adaptive Variational Quantum
Eigensolvers: Reducing circuit depth, runtime, and susceptibility to noise
- Title（参考訳）: 適応変分量子固有解法における階層化とサブプール探索 : 回路の深さ、実行時間、ノイズ感受性の低減
- Authors: Christopher K. Long, Kieran Dalton, Crispin H. W. Barnes, David R. M.
Arvidsson-Shukur, Normann Mertig
- Abstract要約: 適応変分量子固有解法 (ADAPT-VQEs) は強い相関系のシミュレーションにおいて有望な候補である。
近年の取り組みは、アンザッツ回路のコンパクト化、または層化に向けられている。
層状化は振幅減衰や減音に対する耐雑音性の向上につながることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Adaptive variational quantum eigensolvers (ADAPT-VQEs) are promising
candidates for simulations of strongly correlated systems on near-term quantum
hardware. To further improve the noise resilience of these algorithms, recent
efforts have been directed towards compactifying, or layering, their ansatz
circuits. Here, we broaden the understanding of the algorithmic layering
process in three ways. First, we investigate the non-commutation relations
between the different elements that are used to build ADAPT-VQE ans\"atze.
Doing so, we develop a framework for studying and developing layering
algorithms, which produce shallower circuits. Second, based on this framework,
we develop a new subroutine that can reduce the number of quantum-processor
calls by optimizing the selection procedure with which a variational quantum
algorithm appends ansatz elements. Third, we provide a thorough numerical
investigation of the noise-resilience improvement available via layering the
circuits of ADAPT-VQE algorithms. We find that layering leads to an improved
noise resilience with respect to amplitude-damping and dephasing noise, which,
in general, affect idling and non-idling qubits alike. With respect to
depolarizing noise, which tends to affect only actively manipulated qubits, we
observe no advantage of layering.
- Abstract（参考訳）: 適応変分量子固有解法(ADAPT-VQEs)は、近未来の量子ハードウェア上での強い相関系のシミュレーションの候補である。
これらのアルゴリズムのノイズレジリエンスをさらに向上させるため、最近の取り組みはansatz回路の小型化や層化に向けられている。
ここでは,アルゴリズム階層化プロセスの理解を3つの方法で拡大する。
まず、ADAPT-VQE ans\atzeを構築するために使用される異なる要素間の非交換関係について検討する。
そこで我々は,より浅い回路を生成する階層化アルゴリズムの研究と開発のためのフレームワークを開発した。
第二に、このフレームワークに基づき、変動量子アルゴリズムがアンサッツ要素を付加する選択手順を最適化することにより、量子プロセッサ呼び出し数を削減できる新しいサブルーチンを開発した。
第3に,adapt-vqeアルゴリズムの回路を階層化することで得られる雑音耐性改善の詳細な数値的検討を行う。
階層化は振幅減衰やノイズの強調に関してノイズのレジリエンスが向上し、一般にアイドリングや非アイドリングクビットにも影響を与えることが判明した。
アクティブに操作される量子ビットのみに影響を与える傾向がある非分極ノイズに関しては,層化の利点は認められない。
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