論文の概要: Contextual Subspace Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo: Improved bias with reduced quantum resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06160v2
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 22:38:12.941052
• Title: Contextual Subspace Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo: Improved bias with reduced quantum resources
• Title（参考訳）: 文脈部分空間 Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo: 量子リソースの削減によるバイアスの改善
• Authors: Matthew Kiser, Matthias Beuerle, Fedor Simkovic IV,
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは,QC-AFQMCにおいて効率よく重複計算を行うために,最近開発されたマッチゲートシャドウプロトコルと互換性があることを示す。 リチウム系電池における窒素二量体とエチレン炭酸塩の還元分解を調べたところ,提案手法は地上エネルギー計算の確立されたアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using trial wavefunctions prepared on quantum devices to reduce the bias of auxiliary-field quantum Monte Carlo (QC-AFQMC) has established itself as a promising hybrid approach to the simulation of strongly correlated many body systems. Here, we further reduce the required quantum resources by decomposing the trial wavefunction into classical and quantum parts, respectively treated by classical and quantum devices, within the contextual subspace projection formalism. Importantly, we show that our algorithm is compatible with the recently developed matchgate shadow protocol for efficient overlap calculation in QC-AFQMC. Investigating the nitrogen dimer and the reductive decomposition of ethylene carbonate in lithium-based batteries, we observe that our method outperforms a number of established algorithm for ground state energy computations, while reaching chemical accuracy with less than half of the original number of qubits.
• Abstract（参考訳）: 補助場量子モンテカルロ(QC-AFQMC)のバイアスを軽減するために量子デバイス上に準備された実験波動関数を用いて、強く相関した多くの身体系のシミュレーションに対する有望なハイブリッドアプローチとして確立した。 ここでは、実験波動関数を古典的部分と量子的部分に分解し、それぞれ古典的部分空間射影形式の中で古典的かつ量子的に扱うことにより、必要な量子資源をさらに削減する。 重要なことは,本アルゴリズムが最近開発されたマッチゲートシャドウプロトコルと互換性があり,QC-AFQMCの重複計算を効率的に行うことである。 リチウム系電池における窒素二量体とエチレン炭酸塩の還元分解を調べたところ,本手法は,元の量子ビット数の半数以下で化学的精度を達成しつつ,基底状態エネルギー計算の確立されたアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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