論文の概要: Practical Benchmarking of Randomized Measurement Methods for Quantum Chemistry Hamiltonians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07497v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 18:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 14:51:42.481761
• Title: Practical Benchmarking of Randomized Measurement Methods for Quantum Chemistry Hamiltonians
• Title（参考訳）: 量子化学ハミルトニアンのためのランダム化測定法の実際的ベンチマーク
• Authors: Arkopal Dutt, William Kirby, Rudy Raymond, Charles Hadfield, Sarah Sheldon, Isaac L. Chuang, Antonio Mezzacapo
• Abstract要約: 量子化学における基底状態エネルギー推定の応用のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子デバイスでの測定を通して量子状態に関する分子ハミルトンの期待値を推定する。 本稿では,これらの手法の性能を,ハイブリッド量子古典アルゴリズムの実行時に発生する共通分子ハミルトニアンと共通状態に対して評価するベンチマークを提案する。 IBMの量子デバイスによる小さな分子に対する実験では、決定図は古典的影による測定を80%以上削減し、局所的に偏った古典的影による測定を約57%削減し、より低い古典的影による量子測定を一貫して少なくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.031936330777447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many hybrid quantum-classical algorithms for the application of ground state energy estimation in quantum chemistry involve estimating the expectation value of a molecular Hamiltonian with respect to a quantum state through measurements on a quantum device. To guide the selection of measurement methods designed for this observable estimation problem, we propose a benchmark called CSHOREBench (Common States and Hamiltonians for ObseRvable Estimation Benchmark) that assesses the performance of these methods against a set of common molecular Hamiltonians and common states encountered during the runtime of hybrid quantum-classical algorithms. In CSHOREBench, we account for resource utilization of a quantum computer through measurements of a prepared state, and a classical computer through computational runtime spent in proposing measurements and classical post-processing of acquired measurement outcomes. We apply CSHOREBench considering a variety of measurement methods on Hamiltonians of size up to 16 qubits. Our discussion is aided by using the framework of decision diagrams which provides an efficient data structure for various randomized methods and illustrate how to derandomize distributions on decision diagrams. In numerical simulations, we find that the methods of decision diagrams and derandomization are the most preferable. In experiments on IBM quantum devices against small molecules, we observe that decision diagrams reduces the number of measurements made by classical shadows by more than 80%, that made by locally biased classical shadows by around 57%, and consistently require fewer quantum measurements along with lower classical computational runtime than derandomization. Furthermore, CSHOREBench is empirically efficient to run when considering states of random quantum ansatz with fixed depth.
• Abstract（参考訳）: 量子化学における基底状態エネルギー推定の応用のための多くのハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子デバイス上の測定による量子状態に対する分子ハミルトニアンの期待値の推定を含む。 この可観測推定問題のために設計された測定方法の選択を導くために, ハイブリッド量子古典アルゴリズムの実行中に発生する分子ハミルトニアンと共通状態に対して, これらの手法の性能を評価するcshorebench (common states and hamiltonian for observable estimation benchmark) というベンチマークを提案する。 cshorebenchでは、準備状態の測定による量子コンピュータの資源利用と、取得した測定結果の計測と後処理に費やされた計算ランタイムによる古典コンピュータの資源利用について説明する。 16キュービットまでの大きさのハミルトニアンの様々な測定方法を考慮したcshorebenchを適用する。 本稿では,様々なランダム化手法に対して効率的なデータ構造を提供する決定図の枠組みを用いて,決定図上の分布をデランドマイズする方法を説明する。 数値シミュレーションでは、決定ダイアグラムと非ランダム化の方法が最も好ましいことが分かる。 ibmの量子デバイスにおける小さな分子に対する実験において、決定ダイアグラムは、局所偏りのある古典的シャドウによって作られた、古典的シャドウによる測定回数を80%以上減少させ、一貫して量子的測定と、非ランダム化よりも低い古典的計算実行量を要求することを観測した。 さらに、CSHOREBenchは、固定深さのランダム量子アンサッツの状態を考えると、経験的に効率が良い。

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