論文の概要: The generative quantum eigensolver (GQE) and its application for ground state search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09253v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 16:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.606758
• Title: The generative quantum eigensolver (GQE) and its application for ground state search
• Title（参考訳）: 生成量子固有解法(GQE)とその基底状態探索への応用
• Authors: Kouhei Nakaji, Lasse Bjørn Kristensen, Ryota Kemmoku, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Mohammad Ghazi Vakili, Haozhe Huang, Mohsen Bagherimehrab, Christoph Gorgulla, FuTe Wong, Alex McCaskey, Jin-Sung Kim, Thien Nguyen, Pooja Rao, Qi Gao, Michihiko Sugawara, Naoki Yamamoto, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: 本稿では,変分量子アルゴリズムのパラダイムの外で動作する新しい量子計算フレームワークである生成量子固有解法(GQE)を紹介する。 GQEアルゴリズムは古典的な生成モデルを最適化し、所望の特性を持つ量子回路を生成する。 電子構造ハミルトニアンに適用されたGPT-QEのトレーニングと事前学習の実証を行い、クラスタシングルとダブルを組み合わせてその能力を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.450827979218242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the generative quantum eigensolver (GQE), a new quantum computational framework that operates outside the variational quantum algorithm paradigm by applying classical generative models to quantum simulation. The GQE algorithm optimizes a classical generative model to produce quantum circuits with desired properties. Here, we develop a transformer-based implementation, which we name the generative pre-trained transformer-based (GPT) quantum eigensolver (GPT-QE). We show a proof-of-concept of training and pretraining of GPT-QE applied to electronic structure Hamiltonians, and demonstrate its ability illustrated by surpassing coupled cluster singles and doubles (CCSD) for the strong bond dissociation of the nitrogen molecule and approaching chemical accuracy. We also demonstrate the method on real quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子シミュレーションに古典的生成モデルを適用することにより、変分量子アルゴリズムのパラダイムの外で動作する新しい量子計算フレームワークである生成量子固有解法(GQE)を紹介する。 GQEアルゴリズムは古典的な生成モデルを最適化し、所望の特性を持つ量子回路を生成する。 本稿では,GPT(Generative Pre-trained Transformer-based Quantum Eigensolver, GPT-QE)と呼ばれるトランスフォーマーベースの実装を提案する。 電子構造ハミルトニアンに応用したGPT-QEのトレーニングおよび事前学習の実証実験を行い, 窒素分子の強い結合解離と化学的精度に近づくために, 結合したクラスター単体と二重鎖(CCSD)を克服し, その能力を実証した。 また,本手法を実量子ハードウェア上で実証する。

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