論文の概要: Fast gradient-free optimization of excitations in variational quantum eigensolvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05939v3
• Date: Wed, 05 Nov 2025 04:07:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.040264
• Title: Fast gradient-free optimization of excitations in variational quantum eigensolvers
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法における励起の高速勾配なし最適化
• Authors: Jonas Jäger, Thierry Nicolas Kaldenbach, Max Haas, Erik Schultheis,
• Abstract要約: 我々は、グローバルにインフォームドされ、勾配のない高速な量子認識であるExcitationを紹介した。 物理インサイトを効率的に最適化することで、Excitationはスケーラブルな量子化学計算の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8631532419368835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding molecular ground states and energies with variational quantum eigensolvers is central to chemistry applications on quantum computers. Physically motivated ans\"atze based on excitation operators respect physical symmetries, but existing quantum-aware optimizers, such as Rotosolve, have been limited to simpler operator types. To fill this gap, we introduce ExcitationSolve, a fast quantum-aware optimizer that is globally-informed, gradient-free, and hyperparameter-free. ExcitationSolve extends these optimizers to parameterized unitaries with generators $G$ of the form $G^3=G$ exhibited by excitation operators in approaches such as unitary coupled cluster. ExcitationSolve determines the global optimum along each variational parameter using the same quantum resources that gradient-based optimizers require for one update step. We provide optimization strategies for both fixed and adaptive variational ans\"atze, along with generalizations for simultaneously selecting and optimizing multiple excitations. On molecular ground state energy benchmarks, ExcitationSolve outperforms state-of-the-art optimizers by converging faster, achieving chemical accuracy for equilibrium geometries in a single parameter sweep, yielding shallower adaptive ans\"atze and remaining robust to real hardware noise. By uniting physical insight with efficient optimization, ExcitationSolve paves the way for scalable quantum chemistry calculations.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有溶媒を用いた分子基底状態とエネルギーの発見は、量子コンピュータにおける化学応用の中心である。 励起作用素に基づく物理的動機付けされた ans\atze は物理対称性を尊重するが、Rotosolve のような既存の量子認識オプティマイザはより単純な演算子型に制限されている。 このギャップを埋めるために、我々はExcitationSolveを紹介した。これは高速な量子認識オプティマイザで、グローバルにインフォームされ、勾配なし、ハイパーパラメータフリーである。 ExcitationSolveは、これらの最適化をパラメータ化されたユニタリに拡張し、ジェネレータを$G^3=G$として、ユニタリ結合クラスタのようなアプローチで励起演算子によって表される。 ExcitationSolveは、勾配ベースのオプティマイザが1回の更新ステップで要求するのと同じ量子リソースを使用して、各変動パラメータに沿ったグローバルな最適化を決定する。 固定変分 ans\atze と適応変分 ans\atze に対する最適化戦略と、複数の励起を同時に選択し、最適化するための一般化を提供する。 分子基底状態エネルギーベンチマークでは、ExcitationSolveは、より速く収束することで最先端の最適化器より優れ、単一のパラメータスイープで平衡幾何学の化学的精度を達成し、より浅い適応 ans\atze が得られ、実際のハードウェアノイズに対して頑健である。 ExcitationSolveは、物理的な洞察と効率的な最適化を組み合わせることで、スケーラブルな量子化学計算の道を開いた。

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