論文の概要: Exploring thermal equilibria of the Fermi-Hubbard model with variational
quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09292v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 19:01:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 18:14:48.983157
- Title: Exploring thermal equilibria of the Fermi-Hubbard model with variational
quantum algorithms
- Title(参考訳): 変分量子アルゴリズムによるフェルミ・ハバードモデルの熱平衡の探索
- Authors: Jack Y. Araz, Michael Spannowsky and Matthew Wingate
- Abstract要約: 本研究では, 化学ポテンシャルを持つフェルミ・ハバードモデルの熱特性について検討した。
本研究では,Fermi-Hubbardモデルの熱特性のシミュレーションにおける変分アルゴリズムの可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates the thermal properties of the repulsive Fermi-Hubbard
model with chemical potential using variational quantum algorithms, crucial in
comprehending particle behaviour within lattices at high temperatures in
condensed matter systems. Conventional computational methods encounter
challenges, especially in managing chemical potential, prompting exploration
into Hamiltonian approaches. Despite the promise of quantum algorithms, their
efficacy is hampered by coherence limitations when simulating extended
imaginary time evolution sequences. To overcome such constraints, this research
focuses on optimising variational quantum algorithms to probe the thermal
properties of the Fermi-Hubbard model. Physics-inspired circuit designs are
tailored to alleviate coherence constraints, facilitating a more comprehensive
exploration of materials at elevated temperatures. Our study demonstrates the
potential of variational algorithms in simulating the thermal properties of the
Fermi-Hubbard model while acknowledging limitations stemming from error sources
in quantum devices and encountering barren plateaus.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 変分量子アルゴリズムを用いた化学ポテンシャルを持つフェルミ・ハッバードモデルの熱的性質を, 凝縮物質系の高温における格子内粒子挙動の解明に不可欠である。
従来の計算手法は、特に化学ポテンシャルの管理において困難に遭遇し、ハミルトニアンアプローチの探求を促した。
量子アルゴリズムの約束にもかかわらず、その効果は拡張された想像上の時間発展列をシミュレートする際のコヒーレンス制限によって阻害される。
このような制約を克服するため、この研究はフェルミ・ハバード模型の熱的性質を調べるために変分量子アルゴリズムの最適化に焦点を当てている。
物理にインスパイアされた回路設計は、コヒーレンスの制約を緩和し、高温の材料をより包括的な探査を容易にする。
本研究では,フェルミ・ハバードモデルの温度特性をシミュレーションする上で,量子デバイスにおける誤差源やバレンプラトーに遭遇する限界を認識しながら,変分アルゴリズムの可能性を示す。
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