論文の概要: A joint optimization approach of parameterized quantum circuits with a tensor network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12105v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 12:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:38:24.465873
• Title: A joint optimization approach of parameterized quantum circuits with a tensor network
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いたパラメタライズド量子回路の合同最適化手法
• Authors: Clara Ferreira Cores, Kaur Kristjuhan, Mark Nicholas Jones
• Abstract要約: 現在の中間スケール量子(NISQ)デバイスはその能力に制限がある。 本稿では,パラメータ化ネットワーク(TN)を用いて,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの性能改善を試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the advantage quantum computers are expected to deliver when performing simulations compared to their classical counterparts, the current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices remain limited in their capabilities. The training of parameterized quantum circuits (PQCs) remains a significant practical challenge, exacerbated by the requirement of shallow circuit depth necessary for their hardware implementation. Hybrid methods employing classical computers alongside quantum devices, such as the Variational Quantum Eigensolver (VQE), have proven useful for analyzing the capabilities of NISQ devices to solve relevant optimization problems. Still, in the simulation of complex structures involving the many-body problem in quantum mechanics, major issues remain about the representation of the system and obtaining results which clearly outperform classical computational devices. In this research contribution we propose the use of parameterized Tensor Networks (TNs) to attempt an improved performance of the VQE algorithm. A joint approach is presented where the Hamiltonian of a system is encapsulated into a Matrix Product Operator (MPO) within a parameterized unitary TN hereby splitting up the optimization task between the TN and the VQE. We show that the hybrid TN-VQE implementation improves the convergence of the algorithm in comparison to optimizing randomly-initialized quantum circuits via VQE.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの利点は、従来の量子コンピュータと比較してシミュレーションを行うときにもたらされるが、現在のノイズの多い中間スケール量子(nisq)デバイスはその能力に制限がある。 パラメタライズド量子回路(PQC)のトレーニングは、ハードウェア実装に必要な浅い回路深さの要求により、依然として重要な課題である。 変分量子固有解法(VQE)のような量子デバイスと共に古典的コンピュータを用いるハイブリッド手法は、関連する最適化問題を解決するためにNISQデバイスの能力を分析するのに有用であることが証明されている。 それでも、量子力学における多体問題を含む複雑な構造のシミュレーションでは、システムの表現と、古典的計算装置を明らかに上回る結果を得る上での大きな問題が残っている。 本研究では,vqeアルゴリズムの性能向上を試み,パラメータ化テンソルネットワーク(tns)の利用を提案する。 ここで、システムのハミルトニアンをパラメータ化されたユニタリtn内の行列積演算子(mpo)にカプセル化し、tnとvqeの間の最適化タスクを分割するジョイントアプローチを提案する。 VQEによるランダム初期化量子回路の最適化と比較して,ハイブリッドTN-VQEの実装によりアルゴリズムの収束性が向上することを示す。

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