論文の概要: Double-bracket quantum algorithms for high-fidelity ground state preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03987v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 18:00:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-08-09 17:39:48.432175
- Title: Double-bracket quantum algorithms for high-fidelity ground state preparation
- Title（参考訳）: 高忠実基底状態生成のためのダブルブラケット量子アルゴリズム
- Authors: Matteo Robbiati, Edoardo Pedicillo, Andrea Pasquale, Xiaoyue Li, Andrew Wright, Renato M. S. Farias, Khanh Uyen Giang, Jeongrak Son, Johannes Knörzer, Siong Thye Goh, Jun Yong Khoo, Nelly H. Y. Ng, Zoë Holmes, Stefano Carrazza, Marek Gluza,
- Abstract要約: 本稿では、二重ブラケット量子アルゴリズム(DBQA)を用いて基底状態を作成する方法について述べる。
ハイゼンベルクモデルでは、CZとシングルキュービットゲートを用いて、短期量子デバイスの能力にマッチする回路にアルゴリズムをコンパイルする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7142083707942719
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ground state preparation is a key area where quantum computers are expected to prove advantageous. Double-bracket quantum algorithms (DBQAs) have been recently proposed to diagonalize Hamiltonians and in this work we show how to use them to prepare ground states. We propose to improve an initial state preparation by adding a few steps of DBQAs. The interfaced method systematically achieves a better fidelity while significantly reducing the computational cost of the procedure. For a Heisenberg model, we compile our algorithm using CZ and single-qubit gates into circuits that match capabilities of near-term quantum devices. Moreover, we show that DBQAs can benefit from the experimental availability of increasing circuit depths. Whenever an approximate ground state can be prepared without exhausting the available circuit depth, then DBQAs can be enlisted to algorithmically seek a higher fidelity preparation.
- Abstract（参考訳）: 基底状態の準備は、量子コンピュータが有利であることが期待される重要な領域である。
ダブルブラケット量子アルゴリズム(DBQA)は、最近ハミルトンを対角化するために提案され、この研究で基底状態の生成にどのように使うかを示す。
我々はDBQAのいくつかのステップを追加して、初期状態の準備を改善することを提案する。
インターフェース方式は, 計算コストを大幅に削減しつつ, より優れた忠実度を体系的に達成する。
ハイゼンベルクモデルでは、CZとシングルキュービットゲートを用いて、短期量子デバイスの能力にマッチする回路にアルゴリズムをコンパイルする。
さらに,DBQAは回路深度を増大させる実験により有効であることを示す。
利用可能な回路深さを無駄にすることなく、近似基底状態を作成することができれば、DBQAを登録してアルゴリズムによりより高い忠実度の準備を求めることができる。
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