論文の概要: GFlowNets for Hamiltonian decomposition in groups of compatible operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16041v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 14:14:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:44.915581
• Title: GFlowNets for Hamiltonian decomposition in groups of compatible operators
• Title（参考訳）: 調和作用素群におけるハミルトン分解のためのGFlowNets
• Authors: Isaac L. Huidobro-Meezs, Jun Dai, Guillaume Rabusseau, Rodrigo A. Vargas-Hernández,
• Abstract要約: 現在の量子アルゴリズムは、ハードウェアの制限と、化学的精度を達成するために必要な測定回数の増加によって制約されている。 本稿では,GFlowNets を用いて,与えられたハミルトニアン内における完全 (FC) あるいは qubit-wise commuting (QWC) 項をグループ化する確率的フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.198557487975197
• License:
• Abstract: Quantum computing presents a promising alternative for the direct simulation of quantum systems with the potential to explore chemical problems beyond the capabilities of classical methods. However, current quantum algorithms are constrained by hardware limitations and the increased number of measurements required to achieve chemical accuracy. To address the measurement challenge, techniques for grouping commuting and anti-commuting terms, driven by heuristics, have been developed to reduce the number of measurements needed in quantum algorithms on near-term quantum devices. In this work, we propose a probabilistic framework using GFlowNets to group fully (FC) or qubit-wise commuting (QWC) terms within a given Hamiltonian. The significance of this approach is demonstrated by the reduced number of measurements for the found groupings; 51% and 67% reduction factors respectively for FC and QWC partitionings with respect to greedy coloring algorithms, highlighting the potential of GFlowNets for future applications in the measurement problem. Furthermore, the flexibility of our algorithm extends its applicability to other resource optimization problems in Hamiltonian simulation, such as circuit design.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、古典的な手法の能力を超えた化学的問題を探求する可能性を持つ量子系の直接シミュレーションの有望な代替手段である。 しかし、現在の量子アルゴリズムは、ハードウェアの制限と、化学的精度を達成するために必要な測定数の増加によって制約されている。 この測定課題に対処するために、近距離量子デバイスにおける量子アルゴリズムに必要な測定量を減らすために、ヒューリスティックスによって駆動される通勤語と反交換語をグループ化する技術が開発されている。 本研究では,GFlowNets を用いた確率的フレームワークを用いて,与えられたハミルトニアン内での完全 (FC) あるいは qubit-wise commuting (QWC) 項をグループ化する。 本手法の意義は, 検出したグルーピングに対する測定回数の削減によって示され, 51%と67%の削減因子をそれぞれ, グリージーな色付けアルゴリズムに対するFCおよびQWCパーティショニングに適用し, GFlowNetsの今後の応用の可能性を強調した。 さらに,本アルゴリズムの柔軟性は,回路設計などのハミルトンシミュレーションにおける他の資源最適化問題にも適用可能である。

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