論文の概要: Recent Developments in VQE: Survey and Benchmarking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11384v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 21:24:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.546635
- Title: Recent Developments in VQE: Survey and Benchmarking
- Title（参考訳）: VQEの最新動向:サーベイとベンチマーク
- Authors: Taylor Harville, Rishu Khurana, Vitor F. Grizzi, Cong Liu,
- Abstract要約: 変分量子固有解法 (VQE) アルゴリズムは、雑音中間スケールのコンピュータをターゲットとして開発された。
量子位相推定(QPE)のような完全量子アルゴリズムとは異なり、VQEベースの手法は量子と古典の両方のハードウェアを利用するハイブリッドアルゴリズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.160386640883404
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm has been developed to target near term Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers as a method to find the eigenvalues of Hamiltonians. Unlike fully quantum algorithms such as Quantum Phase Estimation (QPE), VQE based methods are hybrid algorithms that utilize both quantum and classical hardware to combat issues with the near term quantum hardware such as small numbers of available qubits and the decoherence of qubits. Different adaptations (flavors) of VQE have been implemented to combat these scalability issues on NISQ devices compared to standard VQE. These different flavors are modifications of the underlying VQE ansatz to reduce the computational workload on the quantum hardware. In this review we focus on 3 main areas related to VQE. The first focus is on flavors of VQE that fall under the categories of circuit complexity reduction, chemistry inspired ansatz, and extensions of VQE to excited states. The remaining portion of the review focuses on benchmarking the accuracy of VQE methods and an overview of the current state of quantum simulators.
- Abstract（参考訳）: 変動量子固有解法 (VQE) アルゴリズムは、ハミルトニアンの固有値を求める方法として、ノイズ中間スケール量子 (NISQ) コンピュータの近辺をターゲットとして開発された。
量子位相推定(Quantum Phase Estimation, QPE)のような完全量子アルゴリズムとは異なり、VQEベースの手法は量子ハードウェアと古典ハードウェアの両方を用いて、利用可能な量子ビットの少ない数や量子ビットのデコヒーレンスといった短期的な量子ハードウェアの問題に対処するハイブリッドアルゴリズムである。
VQEの異なる適応(フレーバー)は、標準的なVQEと比較して、NISQデバイス上のこれらのスケーラビリティ問題に対処するために実装されている。
これらの異なるフレーバーは、量子ハードウェアの計算負荷を減らすために、基礎となるVQEアンサッツの修正である。
本稿では、VQEに関連する3つの主要な領域に焦点を当てる。
最初の焦点はVQEのフレーバーで、回路複雑性の低減、化学によるアンザッツ、励起状態へのVQEの拡張のカテゴリに分類される。
レビューの残りの部分は、VQE法の精度のベンチマークと、量子シミュレータの現状の概要に焦点を当てている。
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