論文の概要: Improve Variational Quantum Eigensolver by Many-Body Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11589v2
• Date: Thu, 5 Sep 2024 12:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:06:01.195108
• Title: Improve Variational Quantum Eigensolver by Many-Body Localization
• Title（参考訳）: 多体局在化による変分量子固有解法の改善
• Authors: Li Xin, Zhang-qi Yin,
• Abstract要約: 多体局所花束系は熱化を回避している。 本研究では,パラメータ更新のための勾配のばらつきについて検討した。 我々は'many-body Localization ansatz'と呼ばれる新しいタイプの変分アンザッツを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms have been widely demonstrated in both experimental and theoretical contexts to have extensive applications in quantum simulation, optimization, and machine learning. However, the exponential growth in the dimension of the Hilbert space results in the phenomenon of vanishing parameter gradients in the circuit as the number of qubits and circuit depth increase, known as the barren plateau phenomena. In recent years, research in non-equilibrium statistical physics has led to the discovery of the realization of many-body localization. As a type of floquet system, many-body localized floquet system has phase avoiding thermalization with an extensive parameter space coverage and have been experimentally demonstrated can produce time crystals. We applied this circuit to the variational quantum algorithms for the calculation of many-body ground states and studied the variance of gradient for parameter updates under this circuit. We found that this circuit structure can effectively avoid barren plateaus. We also analyzed the entropy growth, information scrambling, and optimizer dynamics of this circuit. Leveraging this characteristic, we designed a new type of variational ansatz, called the 'many-body localization ansatz'. We applied it to solve quantum many-body ground states and examined its circuit properties. Our numerical results show that our ansatz significantly improved the variational quantum algorithm.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、量子シミュレーション、最適化、機械学習に広く応用されるように、実験と理論の両方の文脈で広く実証されてきた。 しかし、ヒルベルト空間の次元の指数的な成長は、バレンプラトー現象として知られる量子ビットの数と回路深さの増加によって回路内のパラメータ勾配が消滅する現象をもたらす。 近年、非平衡統計物理学の研究が多体局在の発見につながっている。 フラケット系の一種として, 多体局所花束系は, 広いパラメータ空間範囲で熱化を回避し, 時間結晶の生成を実験的に実証している。 この回路を多体基底状態の計算のための変分量子アルゴリズムに適用し,パラメータ更新のための勾配のばらつきについて検討した。 この回路構造はバレン高原を効果的に回避できることがわかった。 また,この回路のエントロピー成長,情報スクランブル,オプティマイザダイナミクスを解析した。 この特徴を生かして,我々は「多体局所化アンザッツ」と呼ばれる新しいタイプの変分アンザッツを設計した。 量子多体基底状態の解法として応用し,その回路特性について検討した。 数値計算の結果,我々のアンサッツは変分量子アルゴリズムを大幅に改善した。

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