論文の概要: Quantum Many-body Simulations from a Reinforcement-Learned Exponential Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01935v1
• Date: Sat, 03 May 2025 22:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.338563
• Title: Quantum Many-body Simulations from a Reinforcement-Learned Exponential Ansatz
• Title（参考訳）: 強化Learned Exponential Ansatzによる量子多体シミュレーション
• Authors: Yuchen Wang, David A. Mazziotti,
• Abstract要約: 多体波動関数の解法は、古典デバイスと量子デバイスの両方において重要な課題である。 波動関数に対する完全で普遍的な2体指数アンサッツは、シュル・オーディンガー方程式(CSE)の解から生成されることが示されている。 ここでは、CSEの解法と強化学習(RL)と呼ばれる人工知能の形式を組み合わせて、高度にコンパクトな回路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.648320801816155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving for the many-body wavefunction represents a significant challenge on both classical and quantum devices because of the exponential scaling of the Hilbert space with system size. While the complexity of the wavefunction can be reduced through conventional ans\"{a}tze (e.g., the coupled cluster ansatz), it can still grow rapidly with system size even on quantum devices. An exact, universal two-body exponential ansatz for the many-body wavefunction has been shown to be generated from the solution of the contracted Schr\"odinger equation (CSE), and recently, this ansatz has been implemented without classical approximation on quantum simulators and devices for the scalable simulation of many-body quantum systems. Here we combine the solution of the CSE with a form of artificial intelligence known as reinforcement learning (RL) to generate highly compact circuits that implement this ansatz without sacrificing accuracy. As a natural extension of CSE, we reformulate the wavefunction update as a Markovian decision process and train the agent to select the optimal actions at each iteration based upon only the current CSE residual. Compact circuits with high accuracy are achieved for H3 and H4 molecules over a range of molecular geometries.
• Abstract（参考訳）: 多体波動関数の解法は、ヒルベルト空間の指数的スケーリングとシステムサイズのため、古典的および量子的デバイスの両方において重要な課題である。 波動関数の複雑さは、従来の ans\"{a}tze (例えば、結合クラスタの ansatz) によって減少するが、量子デバイス上でもシステムサイズとともに急速に増大する。 多体波動関数に対する完全で普遍的な2体指数的アンザッツは、収縮したシュリンガー方程式(CSE)の解から生成されることが示され、近年では、多体量子系のスケーラブルなシミュレーションのための量子シミュレータやデバイスに古典的な近似なしで実装されている。 ここでは、CSEの解法と強化学習(RL)と呼ばれる人工知能の形式を組み合わせることで、精度を犠牲にすることなく、このアンサッツを実装する高度にコンパクトな回路を生成する。 CSEの自然な拡張として、我々はマルコフ決定プロセスとして波動関数の更新を再構成し、現在のCSE残差のみに基づいて各イテレーションで最適な動作を選択するようにエージェントを訓練する。 高精度な小型回路は、H3分子とH4分子に対して、様々な分子幾何学において達成される。

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