論文の概要: Knowledge Distillation Inspired Variational Quantum Eigensolver with Virtual Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03998v1
• Date: Tue, 06 May 2025 22:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.92687
• Title: Knowledge Distillation Inspired Variational Quantum Eigensolver with Virtual Annealing
• Title（参考訳）: 仮想アニーリングによる知識蒸留による変分量子固有解法
• Authors: Junxu Li,
• Abstract要約: 知識蒸留による変分量子固有解法(KD-VQE) 知識蒸留(KD)における仮想蒸留プロセスに触発されたKD-VQEは、変分量子固有解法(VQE)フレームワークに仮想アニール機構を導入する。 二つのFermi-Hubbardモデルに適用することで,KD-VQEの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Knowledge Distillation Inspired Variational Quantum Eigensolver (KD-VQE). Inspired by the virtual distillation process in knowledge distillation (KD), KD-VQE introduces a virtual annealing mechanism to the variational quantum eigensolver (VQE) framework. In KD-VQE, measurement resources (shots) are dynamically allocated among multiple trial wavefunctions, each weighted according to a Boltzmann distribution with a virtual temperature. As the temperature decreases gradually, the algorithm progressively reallocates resources toward lower-energy candidates, effectively filtering out suboptimal states and steering the system toward the global minimum. Moreover, we demonstrate the effectiveness of KD-VQE by applying it to the two-site Fermi-Hubbard model. Compared to standard VQE framework, KD-VQE explores a broader region of the solution space, and offers improved convergence behavior and increased reliability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KD-VQE(Knowledge Distillation Inspired Variational Quantum Eigensolver)を提案する。 知識蒸留(KD)における仮想蒸留プロセスに触発されたKD-VQEは、変分量子固有解法(VQE)フレームワークに仮想アニール機構を導入する。 KD-VQEでは、測定資源(ショット)は複数の試行波動関数に動的に割り当てられ、それぞれが仮想温度でボルツマン分布に従って重み付けされる。 温度が徐々に低下するにつれて、アルゴリズムは徐々に低エネルギーの候補に向けて資源を再配置し、最適以下の状態を効果的にフィルタリングし、システムを世界最小に制御する。 さらに,2サイトFermi-Hubbardモデルに適用することで,KD-VQEの有効性を示す。 標準VQEフレームワークと比較して、KD-VQEはソリューション空間の広い領域を探索し、収束挙動の改善と信頼性の向上を提供する。

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