論文の概要: Efficient charge-preserving excited state preparation with variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14357v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 10:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:02.130548
• Title: Efficient charge-preserving excited state preparation with variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムを用いた効率的な電荷保存励起状態生成
• Authors: Zohim Chandani, Kazuki Ikeda, Zhong-Bo Kang, Dmitri E. Kharzeev, Alexander McCaskey, Andrea Palermo, C. R. Ramakrishnan, Pooja Rao, Ranjani G. Sundaram, Kwangmin Yu,
• Abstract要約: 本稿では、対称性と対応する保存電荷をVQDフレームワークに組み込むために設計された電荷保存型VQD(CPVQD)アルゴリズムを紹介する。 その結果、高エネルギー物理学、核物理学、量子化学への応用が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.03471460050495
• License:
• Abstract: Determining the spectrum and wave functions of excited states of a system is crucial in quantum physics and chemistry. Low-depth quantum algorithms, such as the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and its variants, can be used to determine the ground-state energy. However, current approaches to computing excited states require numerous controlled unitaries, making the application of the original Variational Quantum Deflation (VQD) algorithm to problems in chemistry or physics suboptimal. In this study, we introduce a charge-preserving VQD (CPVQD) algorithm, designed to incorporate symmetry and the corresponding conserved charge into the VQD framework. This results in dimension reduction, significantly enhancing the efficiency of excited-state computations. We present benchmark results with GPU-accelerated simulations using systems up to 24 qubits, showcasing applications in high-energy physics, nuclear physics, and quantum chemistry. This work is performed on NERSC's Perlmutter system using NVIDIA's open-source platform for accelerated quantum supercomputing - CUDA-Q.
• Abstract（参考訳）: 系の励起状態のスペクトルと波動関数を決定することは、量子物理学や化学において重要である。 変分量子固有解法(VQE)やその変種のような低深度量子アルゴリズムは基底状態エネルギーを決定するために用いられる。 しかし、励起状態の計算への現在のアプローチは、多くの制御されたユニタリを必要としており、化学や物理学の準最適問題にオリジナルの変分量子デフレアルゴリズム(VQD)を適用する。 本研究では、対称性と対応する保存電荷をVQDフレームワークに組み込むために設計された電荷保存型VQD(CPVQD)アルゴリズムを提案する。 これにより次元が減少し、励起状態計算の効率が大幅に向上する。 我々は、最大24キュービットのシステムを用いたGPU加速シミュレーションによるベンチマーク結果を示し、高エネルギー物理学、核物理学、量子化学の応用を示す。 この処理はNERSCのPerlmutterシステム上で、NVIDIAのオープンソースプラットフォームを使用して、量子スーパーコンピュータの高速化(CUDA-Q)を行う。

関連論文リスト

• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems [0.0]
  原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。 基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。 量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T18:53:50Z)
• Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy Intermediate Scale Quantum Computer [0.632231271751641]
  ハイブリッド量子古典適応型変分量子固有解器(VQE)は、量子多体系における古典的計算を上回る可能性を持っている。 本稿では,GPU加速HPCシミュレータに対して,25量子ビット誤り軽減QPU上で適応アルゴリズムを実行する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T17:58:02Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Particle track reconstruction with noisy intermediate-scale quantum computers [0.0]
  荷電粒子の軌道の再構成は、現在および将来のコライダー実験における重要な計算課題である。 この問題は2次非制約バイナリ最適化(QUBO)として定式化することができ、変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて解かれる。 この研究は、VQEが粒子追跡に使用できるという原理の証明となり、VQEの最適化にもっと適するように、VQEの修正を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T13:29:20Z)
• Improved variational quantum eigensolver via quasi-dynamical evolution [0.0]
  変分量子固有解法 (VQE) は、現在および短期の量子デバイス向けに設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 VQEには、量子優位性に対する好ましいスケーリングを禁じる問題がある。 本稿では,VQEを補う量子アニール法を提案する。 改良されたVQEは不毛の台地を回避し、局所的なミニマを放出し、低深度回路で動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T11:21:44Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Molecular Excited State Calculations with Adaptive Wavefunctions on a Quantum Eigensolver Emulation: Reducing Circuit Depth and Separating Spin States [0.0]
  変分量子デフレレーション(VQD)は、電子励起状態エネルギーを計算するための変分量子固有解器(VQE)の拡張である。 本稿では, アダプティブ量子回路成長(ADAPT-VQE)の励起状態VQD計算への応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T10:59:29Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum annealer [62.997667081978825]
  本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。 そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:46:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。