論文の概要: OnionVQE Optimization Strategy for Ground State Preparation on NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10415v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 03:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:20:45.780925
• Title: OnionVQE Optimization Strategy for Ground State Preparation on NISQ Devices
• Title（参考訳）: NISQデバイスにおけるオニオンVQE最適化手法
• Authors: Katerina Gratsea, Johannes Selisko, Maximilian Amsler, Christopher Wever, Thomas Eckl, Georgy Samsonidze,
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、現在のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスの性能を利用するために用いられる。 VQEアルゴリズムは、バレンプラトー、局所ミニマ、量子ハードウェアノイズ、量子ビット接続の制限など、多くの問題に悩まされている。 文献の最近の進歩を基盤として、非常に浅い回路深さを示すVQE最適化戦略を提案する。
• 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: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is one of the most promising and widely used algorithms for exploiting the capabilities of current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. However, VQE algorithms suffer from a plethora of issues, such as barren plateaus, local minima, quantum hardware noise, and limited qubit connectivity, thus posing challenges for their successful deployment on hardware and simulators. In this work, we propose a VQE optimization strategy that builds upon recent advances in the literature, and exhibits very shallow circuit depths when applied to the specific system of interest, namely a model Hamiltonian representing a cuprate superconductor. These features make our approach a favorable candidate for generating good ground state approximations on current NISQ devices. Our findings illustrate the potential of VQE algorithmic development for leveraging the full capabilities of NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、現在のノイズ中間規模量子(NISQ)デバイスの性能を利用する最も有望で広く使われているアルゴリズムの1つである。 しかしながら、VQEアルゴリズムは、不毛の台地、局所的なミニマ、量子ハードウェアノイズ、量子ビット接続の制限など、多くの問題に悩まされており、ハードウェアやシミュレーターへの展開に成功している。 本研究では,近年の文献の進歩を基盤として,興味のある特定のシステム,すなわち銅酸化物を表すモデルハミルトニアンに適用した場合に,非常に浅い回路深度を示すVQE最適化戦略を提案する。 これらの特徴は,現在のNISQデバイス上での良好な基底状態近似を生成するための候補として,我々のアプローチに好適なものである。 本研究は,NISQ デバイスの全機能を活用した VQE アルゴリズム開発の可能性を示す。

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