論文の概要: Path Integral Quantum Control for Quantum Chemistry Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24104v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 22:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.634981
• Title: Path Integral Quantum Control for Quantum Chemistry Applications
• Title（参考訳）: 量子化学応用のための経路積分量子制御
• Authors: Peyman Najafi, Aarón Villanueva, Hilbert Kappen,
• Abstract要約: 我々は、パラメータ化量子回路の最適化にPiQCアルゴリズムを適用した。 可変量子固有解器(VQE)に対するPQCのゲートベースおよびパルスベースバージョンをベンチマークする。 どちらのPiQCアルゴリズムも、分子結合距離の変化によって誘導される標的ハミルトニアンの変化に対するSPSAよりも強い堅牢性を示す。
• 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: The Path integral Quantum Control (PiQC) algorithm was recently introduced by Villanueva et al. (2025) as a new approach for computing optimal controls in open and closed quantum systems. Originally proposed for pulse-based quantum control, PiQC estimates optimal controls through global averages over quantum trajectories. In this work, we adapt the PiQC algorithm to optimize parametrized quantum circuits by showing that the quantum circuit can be randomized using a continuous dynamics governed by a stochastic Schr\"odinger equation that is compatible with the path integral control framework. In this adaptation, the circuit parameters become the controls to be optimized within PiQC. We refer to this instance of PiQC as the Gate-based PiQC (GB-PiQC) algorithm. We apply GB-PiQC for ground state preparation of electronic structure problems. We benchmark the gate-based and pulse-based versions of PiQC against the Variational Quantum Eigensolver (VQE), which is optimized using the common Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) optimizer, on a set of standard molecular Hamiltonians: H2, LiH, BeH2, and H4, mapped to 2-, 4-, 6-, and 6-qubit systems, respectively. For each molecule, the benchmark is implemented at different bond distances, after performing a hyperparameter tuning of each algorithm at a fixed bond distance near the equilibrium geometry. We find that both PiQC algorithms exhibit greater robustness than SPSA to variations in the target Hamiltonian induced by changes in molecular bond distances. Furthermore, PiQC algorithms also achieve superior performance compared to SPSA in most instances, particularly at stretched bond lengths, where the Hartree-Fock solution becomes less accurate and its error grows relative to equilibrium.
• Abstract（参考訳）: The Path integral Quantum Control (PiQC) algorithm was recently introduced by Villanueva et al (2025) as a new approach for computing optimal control in open and closed quantum systems。 元々はパルスベースの量子制御のために提案されていたが、PiQCは量子軌道上の大域平均を通して最適な制御を推定した。 本研究では、経路積分制御フレームワークと互換性のある確率的Schr\"odinger方程式によって支配される連続力学を用いて量子回路をランダム化できることを示し、パラメータ化量子回路の最適化にPiQCアルゴリズムを適用する。 この適応において、回路パラメータはPiQC内で最適化される制御となる。 本稿では、このPiQCをGate-based PiQC (GB-PiQC) アルゴリズムと呼ぶ。 GB-PiQCを電子構造問題の基底状態の準備に応用する。 可変量子固有解器 (VQE) に対するゲートベースおよびパルスベースのPiQCのバージョンを標準分子ハミルトニアン H2, LiH, BeH2, H4 を用いて, 共分散摂動確率近似 (SPSA) 最適化器を用いて最適化し, それぞれ2-, 4-, 6-, 6-, 6-ビット系にマッピングした。 各分子について、ベンチマークは平衡幾何学に近い固定結合距離で各アルゴリズムのハイパーパラメータチューニングを実行した後、異なる結合距離で実施される。 両PQCアルゴリズムは,分子結合距離の変化によって誘導される標的ハミルトニアンの変化に対して,SPSAよりも強いロバスト性を示す。 さらに、ほとんどの場合、特にHartree-Fock解の精度が低下し、その誤差が平衡に比例して増大する拡張結合長において、PiQCアルゴリズムはSPSAよりも優れた性能を達成する。

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