論文の概要: Hybrid Tree Tensor Networks for quantum simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05784v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 18:48:28.545258
• Title: Hybrid Tree Tensor Networks for quantum simulation
• Title（参考訳）: 量子シミュレーションのためのハイブリッドツリーテンソルネットワーク
• Authors: Julian Schuhmacher, Marco Ballarin, Alberto Baiardi, Giuseppe Magnifico, Francesco Tacchino, Simone Montangero, Ivano Tavernelli,
• Abstract要約: ハイブリッドツリーネットワーク(hTTN)を用いた基底状態最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。 我々は、hTTNsが古典的部分における等しい結合次元を持つ古典的等価性を改善することができることを示した。
• 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: Hybrid Tensor Networks (hTN) offer a promising solution for encoding variational quantum states beyond the capabilities of efficient classical methods or noisy quantum computers alone. However, their practical usefulness and many operational aspects of hTN-based algorithms, like the optimization of hTNs, the generalization of standard contraction rules to an hybrid setting, and the design of application-oriented architectures have not been thoroughly investigated yet. In this work, we introduce a novel algorithm to perform ground state optimizations with hybrid Tree Tensor Networks (hTTNs), discussing its advantages and roadblocks, and identifying a set of promising applications. We benchmark our approach on two paradigmatic models, namely the Ising model at the critical point and the Toric code Hamiltonian. In both cases, we successfully demonstrate that hTTNs can improve upon classical equivalents with equal bond dimension in the classical part.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドテンソルネットワーク (Hybrid Tensor Networks, HTN) は、効率的な古典的手法やノイズの多い量子コンピュータ以外の変分量子状態を符号化する有望なソリューションを提供する。 しかし、hTNアルゴリズムの実用性と多くの運用面、例えばhTNの最適化、ハイブリッド環境への標準収縮規則の一般化、アプリケーション指向アーキテクチャの設計は、まだ十分に研究されていない。 本研究では,ハイブリッドツリーテンソルネットワーク (hTTN) を用いた基底状態最適化手法を提案する。 我々は、2つのパラダイムモデル、すなわち臨界点におけるイジングモデルとトーリック符号ハミルトニアンにアプローチをベンチマークする。 どちらの場合も、hTTNsは古典的部分における等しい結合次元を持つ古典的同値に対して改善できることを示す。

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