論文の概要: ADAPT-QSCI: Adaptive Construction of an Input State for Quantum-Selected Configuration Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01105v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 05:17:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:58:58.883590
• Title: ADAPT-QSCI: Adaptive Construction of an Input State for Quantum-Selected Configuration Interaction
• Title（参考訳）: ADAPT-QSCI:量子選択型構成相互作用のための入力状態の適応的構築
• Authors: Yuya O. Nakagawa, Masahiko Kamoshita, Wataru Mizukami, Shotaro Sudo, Yu-ya Ohnishi,
• Abstract要約: 量子多体ハミルトンの基底状態とそのエネルギーを計算するための量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。 本手法は, ADAPT-QSCIと呼ばれ, 小分子に対して正確な基底状態エネルギーが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a quantum-classical hybrid algorithm for calculating the ground state and its energy of the quantum many-body Hamiltonian by proposing an adaptive construction of a quantum state for the quantum-selected configuration interaction (QSCI) method. QSCI allows us to select important electronic configurations in the system to perform CI calculation (subspace diagonalization of the Hamiltonian) by sampling measurement for a proper input quantum state on a quantum computer, but how we prepare a desirable input state has remained a challenge. We propose an adaptive construction of the input state for QSCI in which we run QSCI repeatedly to grow the input state iteratively. We numerically illustrate that our method, dubbed ADAPT-QSCI, can yield accurate ground-state energies for small molecules, including a noisy situation for eight qubits where error rates of two-qubit gates and the measurement are both as large as 1%. ADAPT-QSCI serves as a promising method to take advantage of current noisy quantum devices and pushes forward its application to quantum chemistry.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子選択構成相互作用(QSCI)法における量子状態の適応的な構成を提案し、量子多体ハミルトンの基底状態とそのエネルギーを計算するための量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。 QSCIにより、量子コンピュータ上で適切な入力量子状態の測定をサンプリングすることで、CI計算(ハミルトニアン部分空間対角化)を行うためのシステム内の重要な電子構成を選択できるが、どのようにして望ましい入力状態を作成するかは課題のままである。 本稿では、繰り返しQSCIを実行して入力状態を反復的に成長させるQSCIの入力状態の適応的構築を提案する。 本手法はADAPT-QSCIと呼ばれ,2量子ゲートの誤差率と測定値が最大1%の8量子ビットのノイズを含む,小さな分子に対して正確な基底状態エネルギーが得られることを数値的に説明する。 ADAPT-QSCIは、現在のノイズの多い量子デバイスを活用するための有望な方法として機能し、量子化学への応用を推し進めている。

関連論文リスト

• Quantum-selected configuration interaction with time-evolved state [0.0]
  量子選択構成相互作用(QSCI)は、量子デバイス上の入力量子状態を使用して重要な基底を選択する。 QSCIの入力として,ターゲットハミルトニアンによる時間進化状態を提案する。 提案法により得られた量子化学ハミルトニアンのエネルギーの精度を数値的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T13:33:16Z)
• Non-unitary Coupled Cluster Enabled by Mid-circuit Measurements on Quantum Computers [37.69303106863453]
  本稿では,古典計算機における量子化学の柱である結合クラスタ(CC)理論に基づく状態準備法を提案する。 提案手法は,従来の計算オーバーヘッドを低減し,CNOTおよびTゲートの数を平均で28%,57%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:10:10Z)
• Mixed-Dimensional Qudit State Preparation Using Edge-Weighted Decision Diagrams [3.393749500700096]
  量子コンピュータは難解な問題を解く可能性がある。 このポテンシャルを利用するための重要な要素の1つは、多値系(qudit)のために量子状態を効率的に準備する能力である。 本稿では,混合次元系に着目した量子状態生成法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T18:00:01Z)
• Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
  本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。 このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:16:07Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• Quantum computation of conical intersections on a programmable superconducting quantum processor [10.064448021157139]
  円錐交差(CI)は多くの光化学過程において中心的である。 本稿では,量子古典的状態平均空間自己整合法の最初の成功例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T04:12:40Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum annealer [62.997667081978825]
  本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。 そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:46:47Z)
• Simulating quantum chemistry in the seniority-zero space on qubit-based quantum computers [0.0]
  計算量子化学の近似をゲートベースの量子コンピュータ上で分子化学をシミュレートする手法と組み合わせる。 基本集合を増大させるために解放された量子資源を用いることで、より正確な結果が得られ、必要な数の量子コンピューティングの実行が削減されることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T19:44:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。