論文の概要: Ternary Tree Fermion-to-Qubit Mapping with Hamiltonian Aware Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02010v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:37:19.104371
• Title: Ternary Tree Fermion-to-Qubit Mapping with Hamiltonian Aware Optimization
• Title（参考訳）: ハミルトニアンアウェア最適化を用いた3次木フェルミオン-量子マッピング
• Authors: Yuhao Liu, Kevin Yao, Jonathan Hong, Julien Froustey, Yunong Shi, Ermal Rrapaj, Costin Iancu, Gushu Li,
• Abstract要約: 本稿では、特定のフェルミオンハミルトニアンに対して最適化されたフェルミオン-量子マッピングをコンパイルするためのハミルトニアン・アウェア・ターナリーツリー(HATT)フレームワークを紹介する。 様々なフェルミオン系の評価とシミュレーションは、パウリ重みと回路の複雑さの両方を著しく減少させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5646244842280987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Hamiltonian-Aware Ternary Tree (HATT) framework to compile optimized Fermion-to-qubit mapping for specific Fermionic Hamiltonians. In the simulation of Fermionic quantum systems, efficient Fermion-to-qubit mapping plays a critical role in transforming the Fermionic system into a qubit system. HATT utilizes ternary tree mapping and a bottom-up construction procedure to generate Hamiltonian aware Fermion-to-qubit mapping to reduce the Pauli weight of the qubit Hamiltonian, resulting in lower quantum simulation circuit overhead. Additionally, our optimizations retain the important vacuum state preservation property in our Fermion-to-qubit mapping and reduce the complexity of our algorithm from $O(N^4)$ to $O(N^3)$. Evaluations and simulations of various Fermionic systems demonstrate a significant reduction in both Pauli weight and circuit complexity, alongside excellent scalability to larger systems. Experiments on the Ionq quantum computer also show the advantages of our approach in noise resistance in quantum simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、特定のフェルミオンハミルトニアンに対して最適化されたフェルミオン-量子マッピングをコンパイルするためのハミルトニアン・アウェア・ターナリーツリー(HATT)フレームワークを紹介する。 フェルミオン量子系のシミュレーションにおいて、効率的なフェルミオン-量子ビットマッピングはフェルミオン系を量子ビット系に変換する上で重要な役割を果たす。 HATTは3次木マッピングとボトムアップ構成法を用いて、ハミルトニアンが認識するフェルミオン-量子ビットマッピングを生成し、量子シミュレーション回路のオーバーヘッドを小さくする。 さらに、Fermion-to-qubit マッピングにおける重要な真空状態保存特性を保ち、アルゴリズムの複雑さを$O(N^4)$から$O(N^3)$に下げる。 様々なフェルミオン系の評価とシミュレーションは、パウリ重みと回路の複雑さを著しく低減し、より大きな系に優れたスケーラビリティを示す。 また、Ionq量子コンピュータの実験では、量子シミュレーションにおけるノイズ抵抗に対する我々のアプローチの利点も示している。

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