論文の概要: Machine-Learning-Enhanced Optimization of Noise-Resilient Variational Quantum Eigensolvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17689v2
- Date: Mon, 03 Feb 2025 15:30:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 12:43:30.629959
- Title: Machine-Learning-Enhanced Optimization of Noise-Resilient Variational Quantum Eigensolvers
- Title（参考訳）: 機械学習による雑音耐性変分量子固有解法の最適化
- Authors: Kim A. Nicoli, Luca J. Wagner, Lena Funcke,
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQEs)は、ハイブリッド量子古典アルゴリズムの強力なクラスである。
彼らは格子場理論を含む様々な応用を約束する。
Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) デバイス固有のノイズは、VQEを実行する上で大きな課題となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Variational Quantum Eigensolvers (VQEs) are a powerful class of hybrid quantum-classical algorithms designed to approximate the ground state of a quantum system described by its Hamiltonian. VQEs hold promise for various applications, including lattice field theory. However, the inherent noise of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices poses a significant challenge for running VQEs as these algorithms are particularly susceptible to noise, e.g., measurement shot noise and hardware noise. In a recent work, it was proposed to enhance the classical optimization of VQEs with Gaussian Processes (GPs) and Bayesian Optimization, as these machine-learning techniques are well-suited for handling noisy data. In these proceedings, we provide additional insights into this new algorithm and present further numerical experiments. In particular, we examine the impact of hardware noise and error mitigation on the algorithm's performance. We validate the algorithm using classical simulations of quantum hardware, including hardware noise benchmarks, which have not been considered in previous works. Our numerical experiments demonstrate that GP-enhanced algorithms can outperform state-of-the-art baselines, laying the foundation for future research on deploying these techniques to real quantum hardware and lattice field theory setups.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQEs)は、ハミルトニアンによって記述された量子系の基底状態を近似するために設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムの強力なクラスである。
VQEは格子場理論を含む様々な応用を約束する。
しかし、ノイズ、例えば計測ショットノイズ、ハードウェアノイズなどの影響を受けやすいため、ノイズ中間量子(NISQ)デバイス固有のノイズはVQEを実行する上で大きな課題となる。
近年の研究では、ガウス過程(GP)とベイズ最適化によるVQEの古典的最適化が提案されており、これらの機械学習技術はノイズの多いデータを扱うのに適している。
本稿では,この新たなアルゴリズムについてさらなる知見を提供し,さらに数値実験を行う。
特に,ハードウェアノイズと誤差低減がアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
従来検討されていないハードウェアノイズベンチマークを含む,量子ハードウェアの古典的シミュレーションを用いて,アルゴリズムの有効性を検証する。
我々の数値実験はGP強化アルゴリズムが最先端のベースラインを上回り、これらの技術を実際の量子ハードウェアや格子場理論に展開するための基礎となることを実証している。
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