論文の概要: Differential equation quantum solvers: engineering measurements to reduce cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22656v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 17:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:32:02.355806
• Title: Differential equation quantum solvers: engineering measurements to reduce cost
• Title（参考訳）: 微分方程式量子ソルバ-コスト削減のための工学的計測
• Authors: Annie Paine, Casper Gyurik, Antonio Andrea Gentile,
• Abstract要約: 非線型微分方程式を解くために、2つのサンプル効率のプロトコルを試験する。 回路評価において最大100倍のコスト削減を報告した。 したがって、我々のプロトコルはより大きく、より困難な非線形微分方程式のデモンストレーションを解き放つという約束を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License:
• Abstract: Quantum computers have been proposed as a solution for efficiently solving non-linear differential equations (DEs), a fundamental task across diverse technological and scientific domains. However, a crucial milestone in this regard is to design protocols that are hardware-aware, making efficient use of limited available quantum resources. We focus here on promising variational methods derived from scientific machine learning: differentiable quantum circuits (DQC), addressing specifically their cost in number of circuit evaluations. Reducing the number of quantum circuit evaluations is particularly valuable in hybrid quantum/classical protocols, where the time required to interface and run quantum hardware at each cycle can impact the total wall-time much more than relatively inexpensive classical post-processing overhead. Here, we propose and test two sample-efficient protocols for solving non-linear DEs, achieving exponential savings in quantum circuit evaluations. These protocols are based on redesigning the extraction of information from DQC in a ``measure-first" approach, by introducing engineered cost operators similar to the randomized-measurement toolbox (i.e. classical shadows). In benchmark simulations on one and two-dimensional DEs, we report up to $\sim$ 100 fold reductions in circuit evaluations. Our protocols thus hold the promise to unlock larger and more challenging non-linear differential equation demonstrations with existing quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは非線形微分方程式(DE)を効率的に解くためのソリューションとして提案されている。 しかし、この点において重要なマイルストーンは、ハードウェア対応のプロトコルを設計し、限られた量子リソースを効率的に利用することである。 ここでは、科学的機械学習から派生した有望な変分法である微分可能量子回路(DQC)に注目し、特に回路評価のコストに対処する。 量子回路の評価回数を減らすことは、各サイクルで量子ハードウェアをインターフェースし実行するのに要する時間が、比較的安価な古典的な後処理のオーバーヘッドよりもはるかに多くの壁面時間に影響を与える、ハイブリッド量子/古典的プロトコルにおいて特に有用である。 本稿では、非線形DESを解くための2つのサンプル効率プロトコルを提案し、量子回路評価において指数的節約を実現する。 これらのプロトコルは、ランダム化測定ツールボックス(古典的な影)に似たコスト演算子を導入することにより、DQCからの情報抽出を再設計することに基づいている。 1次元および2次元のDES上でのベンチマークシミュレーションでは、回路評価において最大$\sim$100倍の削減が報告されている。 したがって、我々のプロトコルは、既存の量子ハードウェアでより大きく、より困難な非線形微分方程式のデモを解き放つことを約束している。

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