論文の概要: Accelerating Quantum Eigensolver Algorithms With Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13587v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 15:41:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 06:30:58.039995
- Title: Accelerating Quantum Eigensolver Algorithms With Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による量子固有解アルゴリズムの高速化
- Authors: Avner Bensoussan, Elena Chachkarova, Karine Even-Mendoza, Sophie Fortz, Connor Lenihan,
- Abstract要約: NISQデバイス上でのハミルトン基底状態エネルギー計算の高速化について検討する。
探索に基づく手法と機械学習を併用して量子アルゴリズムの高速化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we explore accelerating Hamiltonian ground state energy calculation on NISQ devices. We suggest using search-based methods together with machine learning to accelerate quantum algorithms, exemplified in the Quantum Eigensolver use case. We trained two small models on classically mined data from systems with up to 16 qubits, using XGBoost's Python regressor. We evaluated our preliminary approach on 20-, 24- and 28-qubit systems by optimising the Eigensolver's hyperparameters. These models predict hyperparameter values, leading to a 0.13\%-0.15\% reduction in error when tested on 28-qubit systems. However, due to inconclusive results with 20- and 24-qubit systems, we suggest further examination of the training data based on Hamiltonian characteristics. In future work, we plan to train machine learning models to optimise other aspects or subroutines of quantum algorithm execution beyond its hyperparameters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,NISQデバイス上でのハミルトン基底状態エネルギー計算の高速化について検討する。
本稿では,量子固有解法を応用した量子アルゴリズムの高速化を機械学習と併用して提案する。
我々は、XGBoostのPythonレグレシタを使用して、最大16キュービットのシステムから古典的にマイニングされたデータに関する2つの小さなモデルを訓練した。
Eigensolverのハイパーパラメータを最適化することにより,20ビット,24ビット,28ビットシステムに対する予備的アプローチを評価した。
これらのモデルはハイパーパラメータ値を予測し、28量子ビットシステムでのテストでは0.13\%-0.15\%エラーを減少させる。
しかし,20量子ビット系と24量子ビット系では決定的な結果が得られず,ハミルトン特性に基づくトレーニングデータのさらなる検討が提案されている。
今後の研究では、機械学習モデルをトレーニングして、ハイパーパラメータを超えて量子アルゴリズムの実行の他の側面やサブルーチンを最適化する予定です。
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