論文の概要: Numerical Optimization Methods in the environment with Quantum Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13367v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 19:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.565582
• Title: Numerical Optimization Methods in the environment with Quantum Noise
• Title（参考訳）: 量子雑音環境における数値最適化法
• Authors: Tomáš Bezděk,
• Abstract要約: この論文は、SAOOVQE(State-Averaged Orbital-d Variational Quantumsolver)に焦点を当てている。 このハイブリッド量子古典アルゴリズムは、複数の電子状態のバランスの取れた記述を提供する。 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)やSequential Squares Programming(SLSQP)のような古典的アルゴリズムの比較研究 その結果、軌道最適化はポテンシャルエネルギー表面を正確に捉えるのに不可欠であることが示唆された。
• 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 accurate calculation of electronic potential energy surfaces for ground and excited states is crucial for understanding photochemical processes, particularly near conical intersections. While classical methods are limited by scaling and quantum algorithms by hardware, this thesis focuses on the State-Averaged Orbital-Optimized Variational Quantum Eigensolver (SA-OO-VQE). This hybrid quantum-classical algorithm provides a balanced description of multiple electronic states by combining quantum state preparation with classical state-averaged orbital optimization. A key contribution is the implementation and evaluation of the Differential Evolution algorithm within the SA-OO-VQE framework, with a comparative study against classical optimizers like the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) and Sequential Least Squares Programming (SLSQP) algorithms. The performance of these optimizers is assessed by calculating ground and first excited state energies for H$_2$, H$_4$, and LiH. The thesis also demonstrates SA-OO-VQE's capability to accurately model potential energy surfaces near conical intersections, using formaldimine as a case study. The results show that orbital optimization is essential for correctly capturing the potential energy surface topology, a task where standard methods with fixed orbitals fail. Our findings indicate that while Differential Evolution presents efficiency challenges, gradient-based methods like BFGS and SLSQP offer superior performance, confirming that the SA-OO-VQE approach is crucial for treating complex electronic structures.
• Abstract（参考訳）: 地上および励起状態の電子ポテンシャルエネルギー面の正確な計算は、光化学過程、特に円錐交点付近の理解に不可欠である。 古典的手法はハードウェアによるスケーリングと量子アルゴリズムによって制限されているが、この論文は、SA-OO-VQE (State-Averaged Orbital-Optimized Variational Quantum Eigensolver) に焦点を当てている。 このハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子状態準備と古典的状態平均軌道最適化を組み合わせることで、複数の電子状態の平衡記述を提供する。 主要な貢献は、SA-OO-VQEフレームワークにおける微分進化アルゴリズムの実装と評価であり、Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) やSequential Least Squares Programming (SLSQP) のような古典最適化アルゴリズムとの比較研究である。 これらの最適化器の性能は, H$_2$, H$_4$, LiHの基底および第1励起状態エネルギーを計算することによって評価される。 論文はまた、SA-OO-VQEが円錐交差付近のポテンシャルエネルギー表面を正確にモデル化する能力を、ホルマジミンをケーススタディとして示している。 その結果、軌道最適化は、固定軌道を持つ標準手法が失敗するタスクであるポテンシャルエネルギー表面トポロジーを正確に捉えるために不可欠であることが示唆された。 この結果から,BFGS や SLSQP のような勾配に基づく手法は高い性能を示し,SA-OO-VQE アプローチが複雑な電子構造を扱う上で重要であることを確認した。

関連論文リスト

• Qumode-Based Variational Quantum Eigensolver for Molecular Excited States [43.148034499498586]
  分子励起状態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Qumode Subspace Variational Quantum Eigensolver (QSS-VQE)を紹介する。 本研究では, ジヒドロゲンおよびシトシンの円錐交差を含む分子励起状態のシミュレーションによるQSS-VQEの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-05T00:53:51Z)
• Hybrid quantum-classical algorithm for near-optimal planning in POMDPs [39.682133213072554]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、部分的に観察可能な環境における意思決定のための原則的な枠組みを提供する。 近年の進歩は、振幅増幅と組み合わせた量子リジェクションサンプリングにより、スパースベイズネットワークでの推論を加速できることを実証している。 本稿では,量子ベイズ強化学習(Quantum Bayesian Reinforcement Learning, QBRL)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-24T17:42:30Z)
• Solving wave equation problems on D-Wave quantum annealers [44.99833362998488]
  擬似スペクトルスキーム内のD-Wave系によって提供される量子アニールを用いて,数次元ヘルムホルツ方程式を解く。 我々は,代数的引数と断熱条件に基づいて,異なる符号化手法の性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T08:06:43Z)
• Variational Quantum Subspace Construction via Symmetry-Preserving Cost Functions [39.58317527488534]
  低次エネルギー状態の抽出のための削減部分空間を反復的に構築するために,対称性保存コスト関数に基づく変動戦略を提案する。 概念実証として, 基底状態エネルギーと電荷ギャップの両方を対象とし, 提案アルゴリズムをH4鎖とリング上で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T20:33:47Z)
• Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems [0.0]
  原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。 基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。 量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T18:53:50Z)
• 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)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)

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。