論文の概要: Matrix product state ansatz for the variational quantum solution of the Heisenberg model on Kagome geometries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02355v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 16:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 14:32:08.859335
• Title: Matrix product state ansatz for the variational quantum solution of the Heisenberg model on Kagome geometries
• Title（参考訳）: カゴメ幾何学上のハイゼンベルク模型の変分量子解に対する行列積状態アンサッツ
• Authors: Younes Javanmard, Ugne Liaubaite, Tobias J. Osborne, Xusheng Xu, Man-Hong Yung
• Abstract要約: 本研究では密度行列再正規化グループ(DMRG)アルゴリズムにインスパイアされた量子回路アンサッツを開発する。 我々のDMRG-VQEハイブリッドアルゴリズムは、現実的な誤差率で、強い相関関係を持つシステムに対して良い結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm, as applied to finding the ground state of a Hamiltonian, is particularly well-suited for deployment on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. Here we utilize the VQE algorithm with a quantum circuit ansatz inspired by the Density Matrix Renormalization Group (DMRG) algorithm. To ameliorate the impact of realistic noise on the performance of the method we employ zero-noise extrapolation. We find that, with realistic error rates, our DMRG-VQE hybrid algorithm delivers good results for strongly correlated systems. We illustrate our approach with the Heisenberg model on a Kagome lattice patch and demonstrate that DMRG-VQE hybrid methods can locate, and faithfully represent the physics of, the ground state of such systems. Moreover, the parameterized ansatz circuit used in this work is low-depth and requires a reasonably small number of parameters, so is efficient for NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 変動量子固有解法(VQE)アルゴリズムは、ハミルトニアンの基底状態を見つけるために適用され、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの展開に特に適している。 本稿では,密度行列再正規化群(DMRG)アルゴリズムにインスパイアされた量子回路アンサッツを用いたVQEアルゴリズムを提案する。 ゼロノイズ外挿を用いた手法の性能に及ぼす現実的な雑音の影響を改善する。 我々のDMRG-VQEハイブリッドアルゴリズムは、現実的な誤差率で、強い相関関係を持つシステムに対して良い結果をもたらす。 我々は,カゴメ格子上のハイゼンベルクモデルを用いて,dmrg-vqeハイブリッド法がそのような系の基底状態の物理を同定し,忠実に表現できることを示す。 さらに、この研究で用いられるパラメータ化ansatz回路は深さが低く、比較的少ないパラメータを必要とするため、nisqデバイスでは効率的である。

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