Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contrasting Statistical Phase Estimation with the Variational Quantum Eigensolver in the era of Early Fault Tolerant Quantum Computation

論文の概要: Contrasting Statistical Phase Estimation with the Variational Quantum Eigensolver in the era of Early Fault Tolerant Quantum Computation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07749v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 04:48:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 17:51:48.902141
Title: Contrasting Statistical Phase Estimation with the Variational Quantum Eigensolver in the era of Early Fault Tolerant Quantum Computation
Title（参考訳）: 早期フォールトトレラント量子計算における変分量子固有解器による統計的位相推定
Authors: Ming-Zhi Chung, Andreas Thomasen, Henry Liao, Ryosuke Imai,
Abstract要約: 本稿では,最近開発された時空効率的なアナログ回転(STAR)アーキテクチャ citeakahoshi PartiallyFaultTolerantQuantum2024 について概説する。特に,統計位相推定アルゴリズム(SPE)として知られる基底状態エネルギー推定(GSEE)アルゴリズムについて検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this review, we give an overview of the proposed applications in the early-FTQC (EFTQC) era. Starting from the error correction architecture for EFTQC device, we first review the recently developed space-time efficient analogue rotation (STAR) architecture \cite{akahoshiPartiallyFaultTolerantQuantum2024}, which is a partially fault-tolerant error correction architecture. Then, we review the requirements of an EFTQC algorithm. In particular, the class of ground state energy estimation (GSEE) algorithm known as the statistical phase estimation algorithm (SPE) is studied. We especially cast our attention on two SPE-type algorithms, the step-function filter-based variant by Lin and Tong (LT22) \cite{Lin:2021rwb} and Gaussian Filter \cite{Wang:2022gxu}. Based on the latter, we introduce the Gaussian Fitting algorithm, which uses an alternative post-processing procedure compared to \cite{Wang:2022gxu}. Finally, we systematically simulate the aforementioned algorithms and Variational Quantum Eigensolver (VQE) using the 1-uCJ ansatz with different shot counts. Most importantly, we perform noisy simulations based on the STAR architecture. We find that for estimating the ground state energy of the 4-qubit $H_2$ Hamiltonian in the STO-3G basis, SPE becomes more advantageous over VQE when the physical error rate is sufficiently low.
Abstract（参考訳）: 本稿では,FTQC(Early-FTQC)時代のアプリケーションの概要を紹介する。 EFTQC装置の誤り訂正アーキテクチャからはじめて,最近開発された時空効率的なアナログ回転(STAR)アーキテクチャであるcite{akahoshi PartiallyFaultTolerantQuantum2024} を概観した。次に,EDTQCアルゴリズムの要件を概観する。特に,統計位相推定アルゴリズム(SPE)として知られる基底状態エネルギー推定(GSEE)アルゴリズムについて検討した。我々は特に,Lin and Tong (LT22) \cite{Lin:2021rwb} と Gaussian Filter \cite{Wang:2022gxu} の2つのSPE型アルゴリズムに注目した。後者に基づいてガウスフィッティングアルゴリズムを導入し, 代用後処理法を \cite{Wang:2022gxu} と比較した。最後に,上述したアルゴリズムと変分量子固有解法(VQE)を1-uCJアンサッツを用いて,異なるショット数でシミュレートする。最も重要なことは、STARアーキテクチャに基づいてノイズのシミュレーションを行うことである。 STO-3G ベースで 4-qubit $H_2$ Hamiltonian の基底状態エネルギーを推定すると,物理誤差率が十分に低い場合,SPE は VQE よりも有利となる。

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