論文の概要: Scalable Quantum Ground State Preparation of the Heisenberg Model: A Variational Quantum Eigensolver Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12020v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 09:26:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:59:00.350628
• Title: Scalable Quantum Ground State Preparation of the Heisenberg Model: A Variational Quantum Eigensolver Approach
• Title（参考訳）: スケーラブルなハイゼンベルク模型の量子基底状態合成--変分量子固有解法
• Authors: Jinao Wang, Rimika Jaiswal
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、量子回路と古典的アルゴリズムからなるシステムである。 等方的および異方的ハイゼンベルクモデルの基底状態を作成することにより,VQEの有効性と拡張性を評価する。 本稿では、より効率的な量子アルゴリズムの道を開き、凝縮物質物理学の幅広い分野に寄与する。
• 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 systems have historically been formidable to simulate using classical computational methods, particularly as the system size grows. The Heisenberg Model, pivotal in understanding magnetic materials, is a quintessential example where classical simulations face scalability issues. The Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm is a system composed of a quantum circuit as well as a classical optimizer that can efficiently prepare the Heisenberg ground state by iteratively optimizing the variational parameters. We assess the efficacy and scalability of VQE by preparing the ground states of isotropic and anisotropic Heisenberg models. This paper also aims to provide insights into the precision and time consumption involved in classical and optimized sampling approaches in the calculation of expectation values. In preparing the ground state for the Heisenberg models, this paper paves the way for more efficient quantum algorithms and contributes to the broader field of condensed matter physics.
• Abstract（参考訳）: 量子システムは歴史的に、特にシステムのサイズが大きくなるにつれて、古典的な計算手法を用いてシミュレートすることが難しい。 磁気材料を理解する上で重要なハイゼンベルク模型は、古典的シミュレーションがスケーラビリティの問題に直面する重要な例である。 変分量子固有解法 (VQE) アルゴリズムは、変分パラメータを反復的に最適化することでハイゼンベルク基底状態を効率的に作成できる古典最適化器と同様に量子回路からなるシステムである。 等方性および異方性ハイゼンベルクモデルの基底状態を作成し,vqeの有効性と拡張性を評価する。 また,予測値の計算において,古典的かつ最適化されたサンプリング手法に係わる精度と時間消費に関する知見を提供する。 ハイゼンベルク模型の基底状態の準備において、本論文はより効率的な量子アルゴリズムへの道を開き、凝縮物質物理学の幅広い分野に寄与する。

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