論文の概要: Reducing Entanglement With Physically-Inspired Fermion-To-Qubit Mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07409v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 15:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:00:43.581868
• Title: Reducing Entanglement With Physically-Inspired Fermion-To-Qubit Mappings
• Title（参考訳）: 物理的に着想を得たフェルミオン-ビットマッピングによる絡み合いの低減
• Authors: Teodor Parella-Dilm\'e, Korbinian Kottmann, Leonardo Zambrano, Luke Mortimer, Jakob S. Kottmann and Antonio Ac\'in
• Abstract要約: ab-initio電子構造シミュレーションでは、フェルミオンからクォービットへの写像はフェルミオン問題の初期符号化ステップを表す。 この研究は、絡み合い要求を著しく単純化するマッピングを構築するために、物理的に着想を得た手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In ab-initio electronic structure simulations, fermion-to-qubit mappings represent the initial encoding step of the fermionic problem into qubits. This work introduces a physically-inspired method for constructing mappings that significantly simplify entanglement requirements when simulating states of interest. The presence of electronic excitations drives the construction of our mappings, reducing correlations for target states in the qubit space. To benchmark our method, we simulate ground states of small molecules and observe an enhanced performance when compared to classical and quantum variational approaches from prior research employing conventional mappings. In particular, on the quantum side, our mappings require a reduced number of entangling layers to achieve chemical accuracy for the $LiH$, $H_2$, $(H_2)_2$ and $H_4$ molecules using the RY hardware efficient ansatz. In addition, our mappings also provide an enhanced ground state simulation performance in the density matrix renormalization group algorithm for the $N_2$ molecule.
• Abstract（参考訳）: ab-initio電子構造シミュレーションでは、フェルミオンからクォービットへの写像はフェルミオン問題の初期符号化ステップを表す。 この研究は、関心の状態をシミュレートする際の絡み合い要求を大幅に単純化する、マッピングを構築する物理的に着想を得た手法を導入する。 電子励起の存在はマッピングの構築を駆動し、キュービット空間におけるターゲット状態の相関を減少させる。 従来のマッピングを用いた先行研究の古典的・量子的変分法と比較して,小分子の基底状態のシミュレーションを行い,性能の向上を観測した。 特に量子側では、ryハードウェアの効率の良いアンサッツを用いて、lih$, $h_2$, $(h_2)_2$, $h_4$分子の化学精度を達成するために、我々のマッピングは多数の絡み合う層を減少させる必要がある。 さらに,n_2$分子の密度行列再正規化群アルゴリズムにおける基底状態シミュレーション性能も向上した。

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