論文の概要: Variational simulation of the Lipkin-Meshkov-Glick model on a neutral atom quantum computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06097v1
- Date: Fri, 10 Jan 2025 16:51:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:26:32.734325
- Title: Variational simulation of the Lipkin-Meshkov-Glick model on a neutral atom quantum computer
- Title(参考訳): 中性原子量子コンピュータにおけるLipkin-Meshkov-Glickモデルの変分シミュレーション
- Authors: R. Chinnarasu, C. Poole, L. Phuttitarn, A. Noori, T. M. Graham, S. N. Coppersmith, A. B. Balantekin, M. Saffman,
- Abstract要約: 我々は、中性原子量子コンピュータ上での変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルをシミュレートする。
最大15スピンのスピン系の基底状態エネルギーを試験する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: We simulate the Lipkin-Meshkov-Glick (LMG) model using the Variational-Quantum-Eigensolver (VQE) algorithm on a neutral atom quantum computer. We test the ground-state energy of spin systems with up to 15 spins. Two different encoding schemes are used: an individual spin encoding where each spin is represented by one qubit, and an efficient Gray code encoding scheme which only requires a number of qubits that scales with the logarithm of the number of spins. This more efficient encoding, together with zero noise extrapolation techniques, is shown to improve the fidelity of the simulated energies with respect to exact solutions.
- Abstract(参考訳): 我々は、中性原子量子コンピュータ上での変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルをシミュレートする。
最大15スピンのスピン系の基底状態エネルギーを試験する。
それぞれのスピンが1つの量子ビットで表現される個々のスピン符号化スキームと、スピン数の対数でスケールする多数の量子ビットしか必要としない効率的なグレイ符号符号化スキームの2つの異なる符号化スキームが使用される。
このより効率的な符号化法は、ゼロノイズ外挿法とともに、正確な解に対する模擬エネルギーの忠実性を改善することが示されている。
関連論文リスト
- Sparse Simulation of VQE Circuits for Quantum Chemistry [0.0]
Variational Quantum Eigensolver (VQE) は将来のノイズ中間量子(NISQ)デバイスのための有望なアルゴリズムである。
本稿では,イテレーティブなQubit Coupled Cluster (iQCC) アンサッツの古典的シミュレーションについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T18:00:05Z) - 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) - Measurement-based infused circuits for variational quantum eigensolvers [1.732837834702512]
変分量子固有解法(VQEs)は、量子コンピュータ上の物理系を研究するために成功したアルゴリズムである。
本研究では,従来のVQE回路にそのようなアイデアを組み込む。
テストベッドシステムのVQEシミュレーションにより, 実超伝導量子コンピュータへのアプローチを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T16:45:54Z) - Variational Quantum Algorithms for Simulation of Lindblad Dynamics [0.0]
時間発展型マルコフ開量子系と量子可観測器に対するリンドブラッドマスター方程式とその共役をシミュレートする変動型ハイブリッド古典量子アルゴリズムを提案する。
我々は、解のユニタリおよび非ユニタリダイナミクスを効率的に捕捉する低深さ変動量子回路を設計し、最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T13:25:44Z) - TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework [48.491303218786044]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。
古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。
量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T09:35:05Z) - Efficient Quantum Simulation of Electron-Phonon Systems by Variational
Basis State Encoder [12.497706003633391]
電子フォノン系のデジタル量子シミュレーションでは、無限のフォノン準位をN$基底状態に切り詰める必要がある。
量子ビット数と量子ゲート数のスケーリングを削減できる変分基底状態符号化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T04:23:53Z) - Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System
Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。
量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。
ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T19:00:04Z) - Variational Adiabatic Gauge Transformation on real quantum hardware for
effective low-energy Hamiltonians and accurate diagonalization [68.8204255655161]
変分アダバティックゲージ変換(VAGT)を導入する。
VAGTは、現在の量子コンピュータを用いてユニタリ回路の変動パラメータを学習できる非摂動型ハイブリッド量子アルゴリズムである。
VAGTの精度は、RigettiおよびIonQ量子コンピュータ上でのシミュレーションと同様に、トラフ数値シミュレーションで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T20:50:08Z) - 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) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T19:06:00Z) - A Neural-Network Variational Quantum Algorithm for Many-Body Dynamics [15.435967947933404]
量子多体系の時間進化をシミュレートするニューラルネットワーク-ネットワーク変分量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、測定コストの低い短期量子コンピュータに効率よく実装することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T02:54:09Z)
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。