Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems

論文の概要: Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03347v5
Date: Sat, 2 Mar 2024 07:11:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 20:11:13.582509
Title: Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems
Title（参考訳）: 強相関系のためのスパース量子状態調製
Authors: C. Feniou, O. Adjoua, B. Claudon, J. Zylberman, E. Giner, J.-P. Piquemal
Abstract要約: 原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
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 Computing allows, in principle, the encoding of the exponentially scaling many-electron wave function onto a linearly scaling qubit register, offering a promising solution to overcome the limitations of traditional quantum chemistry methods. An essential requirement for ground state quantum algorithms to be practical is the initialisation of the qubits to a high-quality approximation of the sought-after ground state. Quantum State Preparation (QSP) allows the preparation of approximate eigenstates obtained from classical calculations, but it is frequently treated as an oracle in quantum information. In this study, we conduct QSP on the ground state of prototypical strongly correlated systems, up to 28 qubits, using the Hyperion GPU-accelerated state-vector emulator. Various variational and non-variational methods are compared in terms of their circuit depth and classical complexity. Our results indicate that the recently developed Overlap-ADAPT-VQE algorithm offers the most advantageous performance for near-term applications.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、原則として、指数関数的にスケーリングする多電子波動関数を線形スケーリング量子ビットレジスタにエンコーディングすることを可能にし、従来の量子化学手法の限界を克服する有望な解決策を提供する。基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。量子状態準備 (qsp) は古典計算から得られる近似固有状態の合成を可能にするが、量子情報ではしばしば神託として扱われる。本研究では,Hyperion GPU加速状態ベクトルエミュレータを用いて,28量子ビットの原型的強相関系の基底状態に対してQSPを行う。様々な変分法と非変分法は、回路深さと古典的複雑性の観点から比較される。その結果,最近開発された overlap-adapt-vqe アルゴリズムは,短期的アプリケーションにおいて最も有利な性能を示す。

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