論文の概要: Efficient and Robust Parameter Optimization of the Unitary Coupled-Cluster Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04910v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 01:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:40:18.179925
• Title: Efficient and Robust Parameter Optimization of the Unitary Coupled-Cluster Ansatz
• Title（参考訳）: ユニタリ結合クラスタアンサッツの効率的なロバストパラメータ最適化
• Authors: Weitang Li, Yufei Ge, Shixin Zhang, Yuqin Chen, Shengyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、量子コンピュータ上でのユニタリ結合クラスタ・アンサッツのパラメータ最適化のために、近似パラボラ(SOAP)を用いた逐次最適化を提案する。 分子システムに関する数値的なベンチマークでは、SOAPはより高速な収束とノイズに対する堅牢性を達成することが示されている。 SOAPは、2量子ビットモデルシステムを用いた超伝導量子コンピュータの実験によりさらに検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.607081302947026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variational quantum eigensolver (VQE) framework has been instrumental in advancing near-term quantum algorithms. However, parameter optimization remains a significant bottleneck for VQE, requiring a large number of measurements for successful algorithm execution. In this paper, we propose sequential optimization with approximate parabola (SOAP) as an efficient and robust optimizer specifically designed for parameter optimization of the unitary coupled-cluster ansatz on quantum computers. SOAP leverages sequential optimization and approximates the energy landscape as quadratic functions, minimizing the number of energy evaluations required to optimize each parameter. To capture parameter correlations, SOAP incorporates the average direction from the previous iteration into the optimization direction set. Numerical benchmark studies on molecular systems demonstrate that SOAP achieves significantly faster convergence and greater robustness to noise compared to traditional optimization methods. Furthermore, numerical simulations up to 20 qubits reveal that SOAP scales well with the number of parameters in the ansatz. The exceptional performance of SOAP is further validated through experiments on a superconducting quantum computer using a 2-qubit model system.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)フレームワークは、短期量子アルゴリズムの進歩に有効である。 しかしながら、パラメータ最適化はVQEにとって重要なボトルネックであり、アルゴリズムの実行を成功させるためには多数の測定が必要である。 本稿では、量子コンピュータ上でのユニタリ結合クラスタ・アンサッツのパラメータ最適化に特化して設計された、効率的で堅牢な最適化器として、近似パラボラ(SOAP)を用いた逐次最適化を提案する。 SOAPは逐次最適化を活用し、エネルギーランドスケープを二次関数として近似し、各パラメータの最適化に必要なエネルギー評価の数を最小化する。 パラメータ相関を捉えるために、SOAPは前回のイテレーションから平均方向を最適化方向セットに組み込む。 分子システムに関する数値的なベンチマークでは、SOAPは従来の最適化手法に比べてはるかに高速な収束とノイズに対する堅牢性を実現している。 さらに、20キュービットまでの数値シミュレーションにより、SOAPがアンザッツ内のパラメータの数とうまくスケールしていることが分かる。 SOAPの異常な性能は、2量子ビットモデルシステムを用いた超伝導量子コンピュータの実験によってさらに検証される。

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