論文の概要: Quantum computation of a quasiparticle band structure with the quantum-selected configuration interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00309v1
- Date: Tue, 01 Apr 2025 00:25:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:18:57.662911
- Title: Quantum computation of a quasiparticle band structure with the quantum-selected configuration interaction
- Title（参考訳）: 量子選択構成相互作用を用いた準粒子バンド構造の量子計算
- Authors: Takahiro Ohgoe, Hokuto Iwakiri, Kazuhide Ichikawa, Sho Koh, Masaya Kohda,
- Abstract要約: 本稿では,量子部分空間展開法(QSE)と量子選択構成相互作用法(QSCI)を組み合わせて準粒子バンド構造を計算するハイブリッド手法を提案する。
IBM量子プロセッサ上で16量子ビットを用いたシリコンの準粒子バンド構造の量子計算を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Quasiparticle band structures are fundamental for understanding strongly correlated electron systems. While solving these structures accurately on classical computers is challenging, quantum computing offers a promising alternative. Specifically, the quantum subspace expansion (QSE) method, combined with the variational quantum eigensolver (VQE), provides a quantum algorithm for calculating quasiparticle band structures. However, optimizing the variational parameters in VQE becomes increasingly difficult as the system size grows, due to device noise, statistical noise, and the barren plateau problem. To address these challenges, we propose a hybrid approach that combines QSE with the quantum-selected configuration interaction (QSCI) method for calculating quasiparticle band structures. QSCI may leverage the VQE ansatz as an input state but, unlike the standard VQE, it does not require full optimization of the variational parameters, making it more scalable for larger quantum systems. Based on this approach, we demonstrate the quantum computation of the quasiparticle band structure of a silicon using 16 qubits on an IBM quantum processor.
- Abstract（参考訳）: 準粒子バンド構造は強い相関電子系を理解するための基礎となる。
古典的コンピュータ上でこれらの構造を正確に解くことは難しいが、量子コンピューティングは有望な代替手段を提供する。
具体的には、量子部分空間展開(QSE)法と変分量子固有解法(VQE)を組み合わせることで、準粒子バンド構造を計算する量子アルゴリズムを提供する。
しかしながら,VQEの変動パラメータの最適化は,デバイスノイズ,統計ノイズ,不規則高原問題などにより,システムサイズが大きくなるにつれてますます困難になる。
これらの課題に対処するために、準粒子バンド構造を計算するためのQSEと量子選択構成相互作用(QSCI)法を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
QSCIはVQEアンサッツを入力状態として利用することができるが、標準のVQEとは異なり、変分パラメータの完全な最適化を必要としないため、より大きな量子系ではよりスケーラブルである。
このアプローチに基づいて,IBM量子プロセッサ上で16量子ビットを用いたシリコンの準粒子バンド構造の量子計算を実演する。
関連論文リスト
- Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - Variational quantum eigensolver for closed-shell molecules with
non-bosonic corrections [6.3235499003745455]
ボソニック項の幾何平均に近似した電子相関モデルに簡単な補正手法を導入する。
我々の非ボゾン補正法は、少なくとも試験系では信頼性の高い量子化学シミュレーションに到達している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T16:47:45Z) - Quantum benefit of the quantum equation of motion for the strongly
coupled many-body problem [0.0]
量子運動方程式 (quantum equation of motion, QEOM) はフェルミオン多体系の励起特性を計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
我々は、qEOMが要求される量子測定数の独立性により量子的利益を示すことを明らかに示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T22:10:26Z) - QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。
有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。
本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z) - Orbital-optimized pair-correlated electron simulations on trapped-ion
quantum computers [0.471876092032107]
変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータ上の電子構造問題を解く最も有望な手法の一つである。
実際にVQEにとって重要な課題は、VQEアンサッツの表現率とアンサッツを実装するのに必要な量子ゲートの数とのバランスをとる必要があることである。
最大12キュービットと72の変分パラメータを持つエンドツーエンドのVQEアルゴリズムを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-05T18:40:54Z) - Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。
解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z) - Variational Quantum Eigensolver with Reduced Circuit Complexity [3.1158760235626946]
電子構造計算におけるVQEにおける量子回路の複雑性を低減するための新しい手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、ClusterVQEと呼ばれ、初期量子ビット空間を、個々の量子回路にさらに分散したサブスペース(キュービットクラスタ)に分割する。
この新しいアルゴリズムは同時に量子ビット数と回路深度を減少させ、NISQデバイス上での量子化学シミュレーションの潜在的なリーダーとなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T17:23:46Z) - A semi-agnostic ansatz with variable structure for quantum machine learning [0.3774866290142281]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータをプログラミングするための強力で柔軟なパラダイムを提供する。
本稿では,VQAのためのアンサーゼを構築するための可変構造アプローチを提案する。
我々は、凝縮物質および量子化学応用のための変分量子固有解法にVAnを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T14:58:40Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。