論文の概要: HATT: Hamiltonian Adaptive Ternary Tree for Optimizing Fermion-to-Qubit Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02010v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:27:06.918419
• Title: HATT: Hamiltonian Adaptive Ternary Tree for Optimizing Fermion-to-Qubit Mapping
• Title（参考訳）: HATT:Fermion-to-Qubit Mappingの最適化のためのハミルトン適応3次木
• Authors: Yuhao Liu, Kevin Yao, Jonathan Hong, Julien Froustey, Ermal Rrapaj, Costin Iancu, Gushu Li, Yunong Shi,
• 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-アダプティブ・ターナリー・ツリー(HATT)フレームワークを紹介する。 各種フェルミオン系の評価とシミュレーションにより、パウリ重量、ゲート数、回路深さを5sim20%以上削減し、より大きな系に優れたスケーラビリティを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5646244842280987
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• Abstract: This paper introduces the Hamiltonian-Adaptive 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 $5\sim20\%$ reduction in Pauli weight, gate count, and circuit depth, 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-アダプティブ・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、より大きなシステムに優れたスケーラビリティとともに、パウリ重量、ゲート数、回路深さの5\sim20\%の削減を示す。 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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