論文の概要: Consensus-based qubit configuration optimization for variational algorithms on neutral atom quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06702v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 09:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 16:14:54.253514
• Title: Consensus-based qubit configuration optimization for variational algorithms on neutral atom quantum systems
• Title（参考訳）: 中性原子量子系における変分アルゴリズムのコンセンサスに基づく量子ビット構成最適化
• Authors: Robert de Keijzer, Luke Visser, Oliver Tse, Servaas Kokkelmans,
• Abstract要約: 本稿では,個々の変分量子アルゴリズム問題に対して,量子ビット相互作用を調整可能なアルゴリズムについて報告する。 本研究では、これらの最適化された構成が、一般に、基底状態の最小化問題を解決するシステムの能力に大きな改善をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this work, we report an algorithm that is able to tailor qubit interactions for individual variational quantum algorithm problems. Here, the algorithm leverages the unique ability of a neutral atom tweezer platform to realize arbitrary qubit position configurations. These configurations determine the degree of entanglement available to a variational quantum algorithm via the interatomic interactions. Good configurations will accelerate pulse optimization convergence and help mitigate barren plateaus. As gradient-based approaches are ineffective for position optimization due to the divergent $R^{-6}$ nature of neutral atom interactions, we opt to use a consensus-based algorithm to optimize the qubit positions. By sampling the configuration space instead of using gradient information, the consensus-based algorithm is able to successfully optimize the positions, yielding adapted variational quantum algorithm ansatzes that lead to both faster convergence and lower errors. In this work, we show that these optimized configurations generally result in large improvements in the system's ability to solve ground state minimization problems for both random Hamiltonians and small molecules.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,個々の変分量子アルゴリズム問題に対して,量子ビット相互作用を調整可能なアルゴリズムを報告する。 ここで、このアルゴリズムは、任意の量子ビット位置設定を実現するために中性原子トウィーザープラットフォームのユニークな能力を利用する。 これらの構成は、原子間相互作用を介して変分量子アルゴリズムで利用可能な絡み合いの度合いを決定する。 良い構成はパルス最適化の収束を加速し、バレンプラトーを緩和する。 勾配に基づくアプローチは、中性原子相互作用の発散により位置最適化に効果がないため、量子ビット位置を最適化するためにコンセンサスに基づくアルゴリズムを用いる。 勾配情報の代わりに構成空間をサンプリングすることにより、コンセンサスベースのアルゴリズムは位置の最適化に成功し、適応型変分量子アルゴリズムのアンサーゼを発生させ、より高速な収束と低い誤差をもたらす。 本研究では、これらの最適化された構成により、ランダムハミルトニアンおよび小分子の基底状態最小化問題を解くシステムの能力が大幅に向上することを示す。

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