論文の概要: Effects of One-particle Reduced Density Matrix Optimization in Variational Quantum Eigensolvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07667v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 11:48:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.377749
- Title: Effects of One-particle Reduced Density Matrix Optimization in Variational Quantum Eigensolvers
- Title（参考訳）: 変分量子固有解法における一粒子還元密度行列最適化の効果
- Authors: Amanda Marques de Lima, Erico Souza Teixeira, Eivson Darlivam Rodrigues de Aguiar Silva, Ricardo Luiz Longo,
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、短期量子コンピュータ上で分子システムをシミュレーションするための有望な方法である。
本稿では,VQE内の1-RDMを最適化することにより,エネルギー特性と分子特性の両方の精度を向上させる効果について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The variational quantum eigensolver (VQE) is a promising method for simulating molecular systems on near-term quantum computers. This approach employs energy estimation; however, other relevant molecular properties can be extracted from the one-particle reduced density matrix (1-RDM) generated by VQE. The accuracy of these properties strongly depends on the reliability and convergence of the 1-RDM, which is not guaranteed by energy-only optimization. Thus, we investigate the effect of optimizing the 1-RDM within VQE to improve the accuracy of both the energy and molecular properties. A two-step algorithm was implemented that optimizes the energy and 1-RDM by incorporating a penalty term in the cost function to enforce the convergence of the 1-RDM. The first step focuses on energy minimization, while in the second step, a weighted penalty is added to the cost function to promote simultaneous improvement of the energy and 1-RDM. This approach was tested and validated for the k-UpCCGSD and GateFabric ans\"atzes with active spaces (4,4) and (2,2), respectively. k-UpCCGSD produces energies close to CISD, so optimizing 1-RDM has little effect on the energy but significantly improves electronic properties such as electron density, dipole moments, and atomic charges. GateFabric initially shows higher energy deviations from CISD, but optimizing 1-RDM substantially improves both the energy accuracy and the quality of 1-RDM. These results demonstrate that simultaneous optimization of energy and 1-RDM is an effective strategy to improve the accuracy of energies and molecular properties in variational quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、短期量子コンピュータ上で分子システムをシミュレーションするための有望な方法である。
このアプローチはエネルギー推定を用いるが、VQEによって生成される1粒子還元密度行列(1-RDM)から他の関連する分子特性を抽出することができる。
これらの特性の精度はエネルギーのみの最適化によって保証されない1-RDMの信頼性と収束に強く依存する。
そこで本研究では,VQE内での1-RDMの最適化によるエネルギー特性と分子特性の精度向上効果について検討した。
1-RDMの収束を強制するために,コスト関数にペナルティ項を組み込むことで,エネルギーと1-RDMを最適化する2段階のアルゴリズムが導入された。
第1ステップはエネルギーの最小化に焦点を当て、第2ステップではコスト関数に重み付きペナルティを加え、エネルギーと1-RDMの同時改善を促進する。
この手法は k-UpCCGSD と GateFabric ans\atzes のそれぞれ (4,4) と (2,2) で検証された。
k-UpCCGSDはCISDに近いエネルギーを生成するため、1-RDMの最適化はエネルギーにはほとんど影響しないが、電子密度、双極子モーメント、原子電荷などの電子的性質を著しく改善する。
GateFabric は最初、CISD から高エネルギー偏差を示すが、1-RDM の最適化は1-RDM の精度と品質の両方を大幅に改善する。
これらの結果は、エネルギーと1-RDMの同時最適化が、変分量子アルゴリズムのエネルギーと分子特性の精度を向上させる効果的な戦略であることを示している。
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