論文の概要: Distributed Quantum Dynamics on Near-Term Quantum Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03542v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 19:01:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:31:12.891677
- Title: Distributed Quantum Dynamics on Near-Term Quantum Processors
- Title（参考訳）: 量子プロセッサにおける分散量子ダイナミクス
- Authors: Vladyslav Bohun, Maxence Grandadam, Maciej Koch-Janusz,
- Abstract要約: 予測変分量子ダイナミクスの分散変分を開発し,実装する。
我々は、量子通信や古典通信を使わずに、既存のデバイス上で実行できるワイヤ切断技術を採用している。
ノイズの多いシミュレータ上でのフル変動トレーニングを実演し、実際のIBM量子デバイス上で再構成を実行し実行します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6936647278761283
- License:
- Abstract: Simulations of quantum dynamics are a key application of near term quantum computing, but are hindered by the twin challenges of noise and small device scale, which limit the executable circuit depths and the number of qubits the algorithm can be run on. Towards overcoming these obstacles we develop and implement a distributed variant of the projected Variational Quantum Dynamics which we dub dp-VQD, which allows to simultaneously alleviate circuit depth and width limitations. We employ the wire cutting technique, which can be executed on the existing devices without quantum or classical communication. We demonstrate the full variational training on noisy simulators, and execute and perform the reconstruction on real IBM quantum devices. The algorithm allows to execute Hamiltonian evolution simulations for problem sizes exceeding devices' nominal qubit counts, and to combine multiple small devices in a distributed computation. We test our approach on the Heisenberg and Hubbard model dynamics.
- Abstract（参考訳）: 量子力学のシミュレーションは、近未来の量子コンピューティングの鍵となる応用であるが、実行可能回路深さとアルゴリズムの実行可能な量子ビット数を制限するノイズと小型デバイススケールの2つの課題によって妨げられている。
これらの障害を克服するために、我々は、dp-VQDをダブした予測変分量子ダイナミクスの分散変分を開発し、実装し、回路深さと幅制限を同時に緩和する。
我々は、量子通信や古典通信を使わずに、既存のデバイス上で実行できるワイヤ切断技術を採用している。
ノイズの多いシミュレータ上でのフル変動トレーニングを実演し、実際のIBM量子デバイス上で再構成を実行し実行します。
このアルゴリズムは、デバイス名の量子ビット数を超える問題サイズのハミルトン進化シミュレーションを実行し、分散計算で複数の小さなデバイスを組み合わせることができる。
We test our approach on the Heisenberg and Hubbard model dynamics。
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