論文の概要: Bayesian optimisation with improved information sharing for the variational quantum eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14353v1
- Date: Thu, 23 May 2024 09:27:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 17:54:56.003887
- Title: Bayesian optimisation with improved information sharing for the variational quantum eigensolver
- Title（参考訳）: 変分量子固有解法のための改良された情報共有によるベイズ最適化
- Authors: Milena Röhrs, Alexey Bochkarev, Arcesio C. Medina,
- Abstract要約: 本研究は,変分量子固有解法(VQE)のための情報共有(BOIS)を用いたベイズ最適化の詳細な実験的検討である。
我々は, 水素分子のノイズの影響下で, 無雑音シミュレーションを行い, アルゴリズムの性能について検討した。
特に,H2の共有方式と比較して1.5倍,H2Oの共有方式に比べて少なくとも5倍の改善が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents a detailed empirical analysis of Bayesian optimisation with information sharing (BOIS) for the variational quantum eigensolver (VQE). The method is applied to computing the potential energy surfaces (PES) of the hydrogen and water molecules. We performed noise-free simulations and investigated the algorithms' performance under the influence of noise for the hydrogen molecule, using both emulated and real quantum hardware (IBMQ System One). Based on the noise free simulations we compared different existing information sharing schemes and proposed a new one, which trades parallelisability of the algorithm for a significant reduction in the amount of quantum computing resources required until convergence. In particular, our numerical experiments show an improvement by a factor of 1.5 as compared to the previously reported sharing schemes in H2, and at least by a factor of 5 as compared to no sharing in H2O. Other algorithmic aspects of the Bayesian optimisation, namely, the acquisition weight decrease rate and kernel, are shown to have an influence on the quantum computation (QC) demand of the same order of magnitude.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,変分量子固有解法 (VQE) のための情報共有 (BOIS) を用いたベイズ最適化の詳細な実験的検討を行った。
この方法は水素と水分子のポテンシャルエネルギー面(PES)の計算に応用される。
実量子ハードウェア(IBMQ System One)を用いて,水素分子のノイズの影響下でのノイズフリーシミュレーションを行い,アルゴリズムの性能について検討した。
ノイズフリーシミュレーションに基づいて、既存の情報共有方式を比較し、コンバージェンスまでに必要な量子コンピューティングリソースの量を大幅に削減するために、アルゴリズムの並列性を交換する新しい手法を提案した。
特に,H2の共有方式と比較して1.5倍,H2Oの共有方式に比べて少なくとも5倍の改善が認められた。
ベイズ最適化の他のアルゴリズム的側面、すなわち、取得重量減少率とカーネルは、同じ桁の量子計算(QC)要求に影響を与えることが示されている。
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