論文の概要: EHA: Entanglement-variational Hardware-efficient Ansatz for Eigensolvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01120v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 06:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:41:48.535794
• Title: EHA: Entanglement-variational Hardware-efficient Ansatz for Eigensolvers
• Title（参考訳）: EHA:固有解像器用エンタングルメント可変ハードウェア効率アンサッツ
• Authors: Xin Wang, Bo Qi, Yabo Wang, Daoyi Dong,
• Abstract要約: 量子多体系と量子化学のベンチマーク問題を解くために,Entment-variational Hardware- efficient Ansatz (EHA)を提案する。 EHAは問題に依存せず、ハードウェア効率が良く、特にNISQデバイスに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.473180902609473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum eigensolvers (VQEs) are one of the most important and effective applications of quantum computing, especially in the current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. There are mainly two ways for VQEs: problem-agnostic and problem-specific. For problem-agnostic methods, they often suffer from trainability issues. For problem-specific methods, their performance usually relies upon choices of initial reference states which are often hard to determine. In this paper, we propose an Entanglement-variational Hardware-efficient Ansatz (EHA), and numerically compare it with some widely used ansatzes by solving benchmark problems in quantum many-body systems and quantum chemistry. Our EHA is problem-agnostic and hardware-efficient, especially suitable for NISQ devices and having potential for wide applications. EHA can achieve a higher level of accuracy in finding ground states and their energies in most cases even compared with problem-specific methods. The performance of EHA is robust to choices of initial states and parameters initialization and it has the ability to quickly adjust the entanglement to the required amount, which is also the fundamental reason for its superiority.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法 (VQEs) は、量子コンピューティングの最も重要かつ効果的な応用の1つであり、特に現在の雑音の中間スケール量子 (NISQ) 時代においてである。 VQEには主に2つの方法がある。 問題に依存しない手法では、しばしばトレーニング容易性の問題に悩まされる。 問題固有の手法では、その性能は多くの場合、決定が難しい初期参照状態の選択に依存する。 本稿では,量子多体系と量子化学のベンチマーク問題を解くことで,エンタングルメント可変ハードウェア効率アンサッツ(EHA)を提案する。 我々のEHAは問題に依存しないハードウェア効率であり、特にNISQデバイスに適している。 EHAは、問題固有の手法と比較して、ほとんどの場合において基底状態とそのエネルギーを見つける際に高いレベルの精度を達成することができる。 EHAの性能は初期状態とパラメータの初期化の選択に頑健であり、必要な量への絡み合いを迅速に調整する能力を持っている。

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