論文の概要: Prepare Ansatz for VQE with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02511v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 01:12:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 17:02:01.725503
• Title: Prepare Ansatz for VQE with Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルによるVQEの予備アンサッツ
• Authors: Yilin Shen
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、与えられたハミルトニアンの基底状態エネルギーを見つけるために用いられる量子アルゴリズムである。 VQEの鍵となる成分はアンザッツであり、これはアルゴリズムが基底状態を近似するために使用する試行波動関数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.291188734518407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is a quantum algorithm used to find the ground state energy of a given Hamiltonian. The key component of VQE is the ansatz, which is a trial wavefunction that the algorithm uses to approximate the ground state. Designing a good ansatz can significantly improve the performance of the VQE algorithm. Typical ansatz structures include the Unitary Coupled Cluster (UCC) ansatz and the Hardware-Efficient Ansatz (HEA). The primary distinction between these two structures lies in their dependence on the problem and hardware. The UCC ansatz is tailored to the target Hamiltonian, whereas the HEA is determined by the hardware topology. We believe that an intermediate approach could combine the benefits of the UCC ansatz while introducing additional parameters to increase its expressiveness and capability. In this paper, we propose utilizing a diffusion model to facilitate the generation of ansatz. We create a sequence of UCC ansatzes as training data and input this data into the diffusion model. The model then generates quantum circuits that have a similar structure to the input data. These quantum circuits are subsequently tested using a VQE task to evaluate their performance. This approach provides a systematic method for generating ansatzes that maintain a similar structure while incorporating additional parameters, enhancing their expressiveness and capability. We validate on small molecules that the diffusion model can help prepare ansatz circuits for VQE.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、与えられたハミルトンの基底状態エネルギーを見つけるために用いられる量子アルゴリズムである。 VQEの鍵となる成分はアンザッツであり、これはアルゴリズムが基底状態を近似するために使用する試行波動関数である。 優れたアンサッツの設計は、vqeアルゴリズムの性能を大幅に改善することができる。 ansatzの典型的な構造としては、ユニタリ結合クラスタ (ucc) ansatzとハードウェア効率のよいansatz (hea)がある。 これら2つの構造の主な違いは、問題とハードウェアへの依存にある。 UCCアンサッツは対象のハミルトニアンに合わせて調整され、HAAはハードウェアトポロジーによって決定される。 中間的アプローチは、UCCアンザッツの利点を組み合わせつつ、その表現性と能力を高めるために追加パラメータを導入することができると考えている。 本稿では,ansatzの生成を容易にする拡散モデルを提案する。 我々はUCCアンサゼをトレーニングデータとして生成し、このデータを拡散モデルに入力する。 モデルは入力データに類似した構造を持つ量子回路を生成する。 これらの量子回路はその後、その性能を評価するためにVQEタスクを用いてテストされる。 このアプローチは、同様の構造を維持しながら、追加のパラメータを導入し、表現性と能力を高めるアンサツェを生成するための体系的な方法を提供する。 拡散モデルがVQEのためのアンザッツ回路の調製に有効であることを示す。

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