論文の概要: A quantum eigenvalue solver based on tensor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10223v2
- Date: Sat, 11 May 2024 21:14:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 23:34:50.631344
- Title: A quantum eigenvalue solver based on tensor networks
- Title（参考訳）: テンソルネットワークに基づく量子固有値解法
- Authors: Oskar Leimkuhler, K. Birgitta Whaley,
- Abstract要約: 電子基底状態は化学シミュレーションにおいて中心的な重要性を持つが、効率的な古典的アルゴリズムの範囲を超え続けている。
回転軌道ベースにおける行列積状態の線形結合から波動関数アンサッツを構成するハイブリッド量子古典固有値解法を導入する。
本研究は, 近距離量子ハードウェア上での強相関化学系のシミュレーションをスケールアップするための, 新たな道筋を示唆するものである。
- 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: Electronic ground states are of central importance in chemical simulations, but have remained beyond the reach of efficient classical algorithms except in cases of weak electron correlation or one-dimensional spatial geometry. We introduce a hybrid quantum-classical eigenvalue solver that constructs a wavefunction ansatz from a linear combination of matrix product states in rotated orbital bases, enabling the characterization of strongly correlated ground states with arbitrary spatial geometry. The energy is converged via a gradient-free generalized sweep algorithm based on quantum subspace diagonalization, with a potentially exponential speedup in the off-diagonal matrix element contractions upon translation into compact quantum circuits of linear depth in the number of qubits. Chemical accuracy is attained in numerical experiments for both a stretched water molecule and an octahedral arrangement of hydrogen atoms, achieving substantially better correlation energies compared to a unitary coupled-cluster benchmark, with orders of magnitude reductions in quantum resource estimates and a surprisingly high tolerance to shot noise. This proof-of-concept study suggests a promising new avenue for scaling up simulations of strongly correlated chemical systems on near-term quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 電子基底状態は化学シミュレーションにおいて中心的な重要性を持つが、弱い電子相関や1次元空間幾何学を除いて、効率的な古典アルゴリズムの到達範囲を超え続けている。
回転軌道ベースにおける行列積状態の線形結合から波動関数アンサッツを構成するハイブリッド量子古典固有値解法を導入し、任意の空間幾何学による強相関基底状態のキャラクタリゼーションを可能にする。
エネルギーは、量子部分空間対角化に基づく勾配のない一般化されたスイープアルゴリズムによって収束し、量子ビット数における線形深さのコンパクトな量子回路への変換によって、外対角行列要素の収縮が指数関数的に高速化される可能性がある。
化学精度は、ストレッチされた水分子と水素原子の八面体配置の両方の数値実験で達成され、一元結合クラスターベンチマークよりもかなり良い相関エネルギーを達成し、量子資源推定の桁違いの減少とショットノイズに対する驚くほど高い耐性を持つ。
この概念実証研究は、近未来の量子ハードウェア上での強相関の強い化学系のシミュレーションをスケールアップするための新しい道のりを示唆している。
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