論文の概要: Fast and Noise-aware Machine Learning Variational Quantum Eigensolver Optimiser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20210v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:07:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 19:18:47.047824
• Title: Fast and Noise-aware Machine Learning Variational Quantum Eigensolver Optimiser
• Title（参考訳）: 可変量子固有解器オプティマイザの高速・雑音対応機械学習
• Authors: Akib Karim, Shaobo Zhang, Muhammad Usman,
• Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、ノイズのあるデバイスで基底状態を作成するためのハイブリッド量子古典的アルゴリズムである。 本研究では、中間パラメータと測定データに基づいて教師付き機械学習を用いて最適な最終パラメータを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8760830446021695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is a hybrid quantum-classical algorithm for preparing ground states in the current era of noisy devices. The classical component of the algorithm requires a large number of measurements on intermediate parameter values that are typically discarded. However, intermediate steps across many calculations can contain valuable information about the relationship between the quantum circuit parameters, resultant measurements, and noise specific to the device. In this work, we use supervised machine learning on the intermediate parameter and measurement data to predict optimal final parameters. Our technique optimises parameters leading to chemically accurate ground state energies much faster than conventional techniques. It requires significantly fewer iterations and simultaneously shows resilience to coherent errors if trained on noisy devices. We demonstrate this technique on IBM quantum devices by predicting ground state energies of H$_2$ for one and two qubits; H$_3$ for three qubits; and HeH$^+$ for four qubits where it finds optimal angles using only modeled data for training.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法 (VQE) は、現在のノイズデバイスにおける基底状態を作成するためのハイブリッド量子古典的アルゴリズムである。 アルゴリズムの古典的な構成要素は、通常廃棄される中間パラメータ値に関する多数の測定を必要とする。 しかし、多くの計算の中間段階には、量子回路パラメータ、結果の測定結果、デバイス固有のノイズの関係に関する貴重な情報が含まれる。 本研究では、中間パラメータと測定データに基づいて教師付き機械学習を用いて最適な最終パラメータを推定する。 本手法は, 化学的に正確な基底エネルギーをもたらすパラメータを従来の手法よりもはるかに高速に最適化する。 非常に少ないイテレーションを必要とし、ノイズの多いデバイスでトレーニングされた場合、一貫性のあるエラーに対するレジリエンスを同時に示します。 我々は,IBM量子デバイス上で,1と2の量子ビットに対してH$_2$,3つの量子ビットに対してH$_3$,4つの量子ビットに対してHH$^+$の基底状態エネルギーを予測し,最適角度を求める。

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