論文の概要: Quantum-assisted variational Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20799v1
- Date: Fri, 28 Feb 2025 07:31:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:41:35.732995
- Title: Quantum-assisted variational Monte Carlo
- Title（参考訳）: 量子アシスト型変分モンテカルロ
- Authors: Longfei Chang, Zhendong Li, Wei-Hai Fang,
- Abstract要約: 量子多体系の基底状態を解くために,量子支援型変分モンテカルロ (QA-VMC) アルゴリズムを導入する。
提案手法は,従来の提案法に比べて絶対スペクトルギャップが大きく,自己相関時間も小さくなることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.283555556182245
- License:
- Abstract: Solving the ground state of quantum many-body systems remains a fundamental challenge in physics and chemistry. Recent advancements in quantum hardware have opened new avenues for addressing this challenge. Inspired by the quantum-enhanced Markov chain Monte Carlo (QeMCMC) algorithm [Nature, 619, 282-287 (2023)], which was originally designed for sampling the Boltzmann distribution of classical spin models using quantum computers, we introduce a quantum-assisted variational Monte Carlo (QA-VMC) algorithm for solving the ground state of quantum many-body systems by adapting QeMCMC to sample the distribution of a (neural-network) wave function in VMC. The central question is whether such quantum-assisted proposal can potentially offer a computational advantage over classical methods. Through numerical investigations for the Fermi-Hubbard model and hydrogen chains, we demonstrate that the quantum-assisted proposal exhibits larger absolute spectral gaps and reduced autocorrelation times compared to conventional classical proposals, leading to more efficient sampling and faster convergence to the ground state in VMC as well as more accurate and precise estimation of physical observables. This advantage is especially pronounced for specific parameter ranges, where the ground-state configurations are more concentrated in some configurations separated by large Hamming distances. Our results underscore the potential of quantum-assisted algorithms to enhance classical variational methods for solving the ground state of quantum many-body systems.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系の基底状態の解決は物理学と化学の基本的な課題である。
量子ハードウェアの最近の進歩は、この問題に対処するための新しい道を開いた。
量子コンピュータを用いて古典スピンモデルのボルツマン分布をサンプリングするために設計された量子強化マルコフ連鎖モンテカルロ (QeMCMC) アルゴリズム [Nature, 619, 282-287 (2023)] に着想を得て, QeMCMC を用いて VMC 内の(神経ネットワーク)波動関数の分布をサンプリングすることにより量子支援変分法モンテカルロ (QA-VMC) アルゴリズムを導入する。
中心的な問題は、そのような量子支援の提案が古典的手法よりも計算上の優位性を提供できるかどうかである。
フェルミ・ハバードモデルと水素鎖の数値的な研究を通じて、量子支援された提案は従来の提案よりも大きな絶対スペクトルギャップを示し、自己相関時間を低減し、VMCの基底状態へのより効率的なサンプリングとより高速な収束と、より正確かつ正確な物理可観測物の推定をもたらすことを示した。
この利点は特に特定のパラメータ範囲に対して顕著であり、そこでは基底状態の配置は大きなハミング距離で分離されたいくつかの構成に集中している。
本結果は,量子多体系の基底状態を解くための古典的変分法を強化するための量子支援アルゴリズムの可能性を明らかにするものである。
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