論文の概要: Tensor-based quantum phase difference estimation for large-scale demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04946v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 07:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:00:36.096722
• Title: Tensor-based quantum phase difference estimation for large-scale demonstration
• Title（参考訳）: 大規模実証のためのテンソル型量子位相差推定法
• Authors: Shu Kanno, Kenji Sugisaki, Hajime Nakamura, Hiroshi Yamauchi, Rei Sakuma, Takao Kobayashi, Qi Gao, Naoki Yamamoto,
• Abstract要約: 量子位相差推定(QPDE)方式を利用したエネルギー計算アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは, 効率的な実装に加えて, 指数関数的に非偏極雑音の影響を低減させる。 我々は,IBM超伝導デバイス上での一次元ハバードモデルのエネルギーギャップ計算を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.492424366069693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We develop an energy calculation algorithm leveraging quantum phase difference estimation (QPDE) scheme and a tensor-network-based unitary compression method in the preparation of superposition states and time-evolution gates. Alongside its efficient implementation, this algorithm reduces depolarization noise affections exponentially. We demonstrated energy gap calculations for one-dimensional Hubbard models on IBM superconducting devices using circuits up to 32-system (plus one-ancilla) qubits, a five-fold increase over previous QPE demonstrations, at the 7242 controlled-Z gate level of standard transpilation, utilizing a Q-CTRL error suppression module. Additionally, we propose a technique towards molecular executions using spatial orbital localization and index sorting, verified by a 13- (17-)qubit hexatriene (octatetraene) simulation. Since QPDE can handle the same objectives as QPE, our algorithm represents a leap forward in quantum computing on real devices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,量子位相差推定法(QPDE)とテンソルネットワークに基づく一元圧縮法を利用して,重畳状態と時間進化ゲートを合成するエネルギー計算アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは, 効率的な実装に加えて, 指数関数的に非偏極雑音の影響を低減させる。 我々は、Q-CTRLエラー抑制モジュールを用いて、従来のQPE実験の7242制御Zゲートレベルにおいて、32系(+1アンシラ)量子ビットの回路を用いたIBM超伝導デバイス上での1次元ハバードモデルのエネルギーギャップ計算を実演した。 さらに,13-(17-)量子ヘキサトリエン (オクタテトラエン) シミュレーションで検証した空間軌道の局在化とインデックスソートによる分子実行手法を提案する。 QPDEはQPEと同じ目的を扱えるので、我々のアルゴリズムは実際のデバイス上での量子コンピューティングの飛躍的な進歩を表している。

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