論文の概要: Resource-Efficient Hybrid Quantum-Classical Simulation Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10528v1
• Date: Fri, 17 May 2024 04:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 17:02:02.192505
• Title: Resource-Efficient Hybrid Quantum-Classical Simulation Algorithm
• Title（参考訳）: 資源効率の良いハイブリッド量子-古典シミュレーションアルゴリズム
• Authors: Chong Hian Chee, Daniel Leykam, Adrian M. Mak, Kishor Bharti, Dimitris G. Angelakis,
• Abstract要約: デジタル量子コンピュータは、量子時間進化の実行において指数的なスピードアップを約束する。 中間時間ステップで所望の量子特性を抽出するタスクは、依然として計算ボトルネックである。 我々は,従来のコンピュータがFTQCデバイスや量子時間プロパゲータを利用でき,このボトルネックを克服できるハイブリッドシミュレータを提案する。
• 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: Digital quantum computers promise exponential speedups in performing quantum time-evolution, providing an opportunity to simulate quantum dynamics of complex systems in physics and chemistry. However, the task of extracting desired quantum properties at intermediate time steps remains a computational bottleneck due to wavefunction collapse and no-fast-forwarding theorem. Despite significant progress towards building a Fault-Tolerant Quantum Computer (FTQC), there is still a need for resource-efficient quantum simulators. Here, we propose a hybrid simulator that enables classical computers to leverage FTQC devices and quantum time propagators to overcome this bottleneck, so as to efficiently simulate the quantum dynamics of large systems initialized in an unknown superposition of a few system eigenstates. It features no optimization subroutines and avoids barren plateau issues, while consuming fewer quantum resources compared to standard methods when many time steps are required.
• Abstract（参考訳）: デジタル量子コンピュータは、量子時間進化の実行において指数的なスピードアップを約束し、物理学や化学における複雑なシステムの量子力学をシミュレートする機会を提供する。 しかし、中間時間ステップで所望の量子特性を抽出するタスクは、波動関数の崩壊と高速フォワード定理による計算ボトルネックのままである。 フォールトトレラント量子コンピュータ (FTQC) の構築には大きな進歩があるが、資源効率のよい量子シミュレータは依然として必要である。 本稿では,従来のコンピュータがFTQCデバイスと量子時間プロパゲータを利用して,このボトルネックを克服し,未知のシステム固有状態の重ね合わせで初期化された大規模システムの量子力学を効率的にシミュレートするハイブリッドシミュレータを提案する。 最適化サブルーチンが不要で、不規則な高原の問題を回避すると同時に、多くの時間ステップが必要な場合の標準手法に比べて、量子リソースの消費が少ない。

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