Adaptiv estimering af kvante observerbare

Adaptiv estimering af kvante observerbare

Ariel Shlosberg1,2, Andrew J. Jena3,4, Priyanka Mukhopadhyay3,4, Jan F. Haase3,5,6, Felix Leditzky3,4,7,8, og Luca Dellantonio3,5,9

1JILA, University of Colorado og National Institute of Standards and Technology, Boulder, CO 80309, USA
2Institut for Fysik, University of Colorado, Boulder, CO 80309, USA
3Institute for Quantum Computing, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada
4Institut for kombinatorik og optimering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada
5Institut for Fysik og Astronomi, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada
6Institut for Teoretisk Fysik og IQST, Universität Ulm, D-89069 Ulm, Tyskland
7Institut for Matematik og IQUIST, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, USA
8Perimeter Institut for Teoretisk Fysik, Waterloo, ON N2L 2Y5, Canada
9Institut for Fysik og Astronomi, University of Exeter, Stocker Road, Exeter EX4 4QL, Storbritannien

Finder du denne artikel interessant eller vil du diskutere? Scite eller efterlade en kommentar på SciRate.

Abstrakt

Den nøjagtige estimering af kvante observerbare er en kritisk opgave i videnskaben. Med fremskridt med hardwaren vil måling af et kvantesystem blive stadig mere krævende, især for variationsprotokoller, der kræver omfattende prøveudtagning. Her introducerer vi et måleskema, der adaptivt modificerer estimatoren baseret på tidligere opnåede data. Vores algoritme, som vi kalder AEQuO, overvåger løbende både det estimerede gennemsnit og den tilhørende fejl af den betragtede observerbare, og bestemmer det næste måletrin baseret på denne information. Vi tillader både overlap og ikke-bitvise kommuteringsrelationer i delmængderne af Pauli-operatorer, der undersøges samtidigt, og derved maksimerer mængden af ​​indsamlet information. AEQuO kommer i to varianter: en grådig bøttefyldningsalgoritme med god ydeevne til små problemforekomster og en maskinlæringsbaseret algoritme med mere fordelagtig skalering til større instanser. Målekonfigurationen bestemt af disse underrutiner efterbehandles yderligere for at sænke fejlen på estimatoren. Vi tester vores protokol om kemi Hamiltonians, for hvilke AEQuO giver fejlestimater, der forbedrer på alle state-of-the-art metoder baseret på forskellige grupperingsteknikker eller randomiserede målinger, og dermed i høj grad sænker antallet af målinger i nuværende og fremtidige kvanteapplikationer.

Kvantesystemer, i modsætning til klassiske, ødelægges irreversibelt hver gang de måles. Dette har dybe implikationer, når man ønsker at udtrække information fra et kvantesystem. For eksempel, når man skal estimere gennemsnitsværdien af ​​en observerbar, er det ofte nødvendigt at gentage hele eksperimentet flere gange. Afhængigt af den anvendte målestrategi varierer kravene til at opnå samme præcision betydeligt. I dette arbejde foreslår vi en ny tilgang, der reducerer ressourcerne på hardwaren betydeligt. Vores strategi er adaptiv i den forstand, at den lærer og forbedrer målingsallokeringen, mens data indsamles. Desuden giver det mulighed for at estimere både gennemsnittet og fejlen, der påvirker den ønskede observerbare på samme tid. Sammenlignet med andre state-of-the-art tilgange, viser vi konsekvent og betydelig forbedring i nøjagtigheden af ​​estimering, når vores protokol er ansat.

► BibTeX-data

► Referencer

[1] PW Shor "Algorithms for quantum computation: diskrete logaritms and factoring" Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science 124-134 (1994).
https://​/​doi.org/​10.1109/​SFCS.1994.365700

[2] Michael A. Nielsen og Issaac L. Chuang "Quantum Computation and Quantum Information" Cambridge University Press (2010).
https://​/​doi.org/​10.1017/​CBO9780511976667

[3] Antonio Acín, Immanuel Bloch, Harry Buhrman, Tommaso Calarco, Christopher Eichler, Jens Eisert, Daniel Esteve, Nicolas Gisin, Steffen J Glaser, Fedor Jelezko, Stefan Kuhr, Maciej Lewenstein, Max F Riedel, Piet O Schmidt, Rob Thew, Andreas Wallraff , Ian Walmsley og Frank K Wilhelm, "The quantum technologys roadmap: a European community view" New Journal of Physics 20, 080201 (2018).
https://​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​aad1ea
arXiv: 1712.03773

[4] John Preskill "Quantum Computing in the NISQ-era and beyond" Quantum 2, 79 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79
arXiv: 1801.00862

[5] IM Georgescu, S. Ashhab og Franco Nori, "Quantum simulation" anmeldelser af moderne fysik 86, 153-185 (2014).
https://​/​doi.org/​10.1103/​RevModPhys.86.153
arXiv: 1308.6253

[6] Mari Carmen Banuls, Rainer Blatt, Jacopo Catani, Alessio Celi, Juan Ignacio Cirac, Marcello Dalmonte, Leonardo Fallani, Karl Jansen, Maciej Lewenstein og Simone Montangero, "Simulering af lattice gauge theories within quantum technology" The European Physical Journal D 74, 1 –42 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1140/​epjd/​e2020-100571-8
arXiv: 1911.00003

[7] Jan F. Haase, Luca Dellantonio, Alessio Celi, Danny Paulson, Angus Kan, Karl Jansen og Christine A Muschik, "A ressource efficient approach for quantum and classical simulations of gauge theories in particle physics" Quantum 5, 393 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-02-04-393
arXiv: 2006.14160

[8] Danny Paulson, Luca Dellantonio, Jan F. Haase, Alessio Celi, Angus Kan, Andrew Jena, Christian Kokail, Rick van Bijnen, Karl Jansen, Peter Zoller og Christine A. Muschik, "Simulating 2D Effects in Lattice Gauge Theories on a Quantum Computer” PRX Quantum 2, 030334 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.030334
arXiv: 2008.09252

[9] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P. Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferová, Ian D. Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, Sukin Sim, Libor Veis og Alán Aspuru-Guzik, “ Quantum Chemistry in the Age of Quantum Computing" Chemical Reviews 119, 10856-10915 (2019).
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.chemrev.8b00803
arXiv: 1812.09976

[10] John Preskill "Quantum computing 40 years later" arXiv preprint (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2106.10522
arXiv: 2106.10522

[11] Heinz-Peter Breuer og Francesco Petruccione "Teorien om åbne kvantesystemer" Oxford University Press on Demand (2002).
https://​/​doi.org/​10.1093/​acprof:oso/​9780199213900.001.0001

[12] Y. Cao, J. Romero og A. Aspuru-Guzik, "Potentialet for kvanteberegning til lægemiddelopdagelse" IBM Journal of Research and Development 62, 6:1–6:20 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1147/​JRD.2018.2888987

[13] WM Itano, JC Bergquist, JJ Bollinger, JM Gilligan, DJ Heinzen, FL Moore, MG Raizen og DJ Wineland, "Quantum projection noise: Population fluktuations in two-level systems" Physical Review A 47, 3554-3570 (1993).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.47.3554

[14] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan og Lukasz Cincio, "Variational quantum algorithms" Nature Reviews Physics 3, 625-644 (2021) .
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9
arXiv: 2012.09265

[15] RR Ferguson, L. Dellantonio, A. Al Balushi, K. Jansen, W. Dür og CA Muschik, "Measurement-Based Variational Quantum Eigensolver" Physical Review Letters 126, 220501 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.126.220501
arXiv: 2010.13940

[16] Andrew Jena, Scott Genin og Michele Mosca, "Pauli Partitioning with Respect to Gate Sets" arXiv preprint (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.07859
arXiv: 1907.07859

[17] Jarrod R. McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush og Alán Aspuru-Guzik, "Teorien om variationelle hybride kvante-klassiske algoritmer" New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​18/​2/​023023
arXiv: 1509.04279

[18] Vladyslav Verteletskyi, Tzu-Ching Yen og Artur F. Izmaylov, "Måleoptimering i den variationelle kvanteegenopløser ved hjælp af et minimumsklikomslag" The Journal of Chemical Physics 152, 124114 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1063/​1.5141458
arXiv: 1907.03358

[19] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D. Somma og Patrick J. Coles, "Operator Sampling for Shot-frugal Optimization in Variational Algorithms" arXiv preprint (2020).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2004.06252
arXiv: 2004.06252

[20] Ophelia Crawford, Barnaby van Straaten, Daochen Wang, Thomas Parks, Earl Campbell og Stephen Brierley, "Effektiv kvantemåling af Pauli-operatører i nærvær af finite prøveudtagningsfejl" Quantum 5, 385 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-20-385
arXiv: 1908.06942

[21] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng og John Preskill, "Efficient Estimation of Pauli Observables by Derandomization" Physical Review Letters 127, 030503 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.127.030503
arXiv: 2103.07510

[22] Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Giuseppe Carleo og Antonio Mezzacapo, "Præcis måling af kvanteobservabler med neurale netværksestimatorer" Physical Review Research 2, 022060 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.2.022060
arXiv: 1910.07596

[23] Stefan Hillmich, Charles Hadfield, Rudy Raymond, Antonio Mezzacapo og Robert Wille, "Beslutningsdiagrammer for kvantemålinger med lavvandede kredsløb" 2021 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) 24-34 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1109/​QCE52317.2021.00018

[24] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng og John Preskill, "Forudsigelse af mange egenskaber ved et kvantesystem ud fra meget få målinger" Nature Physics 16, 1050-1057 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41567-020-0932-7
arXiv: 2002.08953

[25] Charles Hadfield, Sergey Bravyi, Rudy Raymond og Antonio Mezzacapo, "Measurements of Quantum Hamiltonians with Locally-Biased Classical Shadows" Communications in Mathematical Physics 391, 951-967 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-022-04343-8

[26] Charles Hadfield "Adaptive Pauli Shadows for Energy Estimation" arXiv fortryk (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2105.12207
arXiv: 2105.12207

[27] Bujiao Wu, Jinzhao Sun, Qi Huang og Xiao Yuan, "Overlapped grouping measurement: A unified framework for måling af kvantetilstande" arXiv preprint (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2105.13091
arXiv: 2105.13091

[28] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami og Yuya O. Nakagawa, "Quantum expectation-value estimation by computational basis sampling" Phys. Rev. Res. 4, 033173 (2022).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.4.033173

[29] Pranav Gokhale, Olivia Angiuli, Yongshan Ding, Kaiwen Gui, Teague Tomesh, Martin Suchara, Margaret Martonosi og Frederic T. Chong, "Minimizing State Preparations in Variational Quantum Eigensolver by Partitioning into Commuting Families" arXiv preprint (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.13623
arXiv: 1907.13623

[30] Ikko Hamamurand Takashi Imamichi "Effektiv evaluering af kvanteobservabler ved hjælp af sammenfiltrede målinger" npj Quantum Information 6, 1–8 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-0284-2

[31] Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi og Artur F. Izmaylov, "Measuring All Compatible Operators in One Series of Single-Qubit Measurements Using Unitary Transformations" Journal of Chemical Theory and Computation 16, 2400–2409 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.jctc.0c00008

[32] Artur F. Izmaylov, Tzu-Ching Yen, Robert A. Lang og Vladyslav Verteletskyi, "Unitary Partitioning Approach to the Measurement Problem in the Variational Quantum Eigensolver Method" Journal of Chemical Theory and Computation 16, 190-195 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1021/​acs.jctc.9b00791

[33] Cambyse Rouzé og Daniel Stilck França "At lære kvante mange-kropssystemer fra nogle få kopier" arXiv preprint (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2107.03333
arXiv: 2107.03333

[34] Andrew J. Jenaand Ariel Shlosberg "VQE-målingsoptimering (GitHub repository)" https://​/​github.com/​AndrewJena/​VQE_measurement_optimization (2021).
https://​/​github.com/​AndrewJena/​VQE_measurement_optimization

[35] Scott Aaronson og Daniel Gottesman "Forbedret simulering af stabilisatorkredsløb" Physical Review A 70, 052328 (2004).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.70.052328

[36] Coen Bronand Joep Kerbosch "Algorithm 457: finding all cliques of an undirected graph" Communications of the ACM 16, 575-577 (1973).
https://​/​doi.org/​10.1145/​362342.362367

[37] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest og Clifford Stein, "Introduction to algorithms" MIT-presse (2009).

[38] Stephan Hoyer, Jascha Sohl-Dickstein og Sam Greydanus, "Neural reparameterisering forbedrer strukturel optimering" NeurIPS 2019 Deep Inverse Workshop (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1909.04240
arXiv: 1909.04240

[39] Herbert Robbinsand Sutton Monro "En stokastisk tilnærmelsesmetode" The Annals of Mathematical Statistics 400-407 (1951).
https://​/​doi.org/​10.1214/​aoms/​1177729586

[40] Diederik P. Kingmaand Jimmy Ba “Adam: A Method for Stochastic Optimization” 3. internationale konference om læringsrepræsentationer (2015).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1412.6980
arXiv: 1412.6980

[41] Stephen Wrightand Jorge Nocedal "Numerical Optimization" Springer Science 35, 7 (1999).

[42] Philip E. Gilland Walter Murray "Quasi-Newton metoder til unconstrained optimization" IMA Journal of Applied Mathematics 9, 91-108 (1972).
https://​/​doi.org/​10.1093/​imamat/​9.1.91

[43] Chigozie Nwankpa, Winifred Ijomah, Anthony Gachagan og Stephen Marshall, "Activation Functions: Comparison of trends in Practice and Research for Deep Learning" arXiv preprint (2018).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1811.03378
arXiv: 1811.03378

[44] Fabian HL Essler, Holger Frahm, Frank Göhmann, Andreas Klümper og Vladimir E Korepin, "The one-dimensional Hubbard model" Cambridge University Press (2005).

[45] Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang og Philip S. Yu, "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks" IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 32, 4-24 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1109/​TNNLS.2020.2978386
arXiv: 1901.00596

[46] JF Haase, PJ Vetter, T. Unden, A. Smirne, J. Rosskopf, B. Naydenov, A. Stacey, F. Jelezko, MB Plenio og SF Huelga, "Controllable Non-Markovianity for a Spin Qubit in Diamond" Fysisk Anmeldelsesbreve 121, 060401 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.121.060401
arXiv: 1802.00819

[47] Nicholas C. Rubin, Ryan Babbush og Jarrod McClean, "Anvendelse af fermioniske marginale begrænsninger til hybride kvantealgoritmer" New Journal of Physics 20, 053020 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​aab919
arXiv: 1801.03524

[48] John Kruschke "Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan" Academic Press (2014).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​B978-0-12-405888-0.09999-2

[49] Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern og Donald B. Rubin, "Bayesian data analysis" Chapman Hall/CRC (1995).

[50] Paolo Fornasini "Usikkerheden i fysiske målinger: en introduktion til dataanalyse i fysiklaboratoriet" Springer (2008).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-0-387-78650-6

[51] Roger A. Hornand Charles R. Johnson "Matrix analyse" Cambridge University Press (2012).

[52] JW Moonand L. Moser "Om kliker i grafer" Israel Journal of Mathematics 3, 23-28 (1965).
https://​/​doi.org/​10.1007/​BF02760024

[53] Dong C. Liu og Jorge Nocedal "On the limited memory BFGS method for large scale optimization" Matematisk programmering 45, 503-528 (1989).
https://​/​doi.org/​10.1007/​BF01589116

Citeret af

[1] Andreas Elben, Steven T. Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoît Vermersch og Peter Zoller, "The randomized measurement toolbox", Nature Reviews Physics 5 1, 9 (2023).

[2] Zachary Pierce Bansingh, Tzu-Ching Yen, Peter D. Johnson og Artur F. Izmaylov, "Fidelity overhead for ikke-lokale målinger i variationskvantealgoritmer", arXiv: 2205.07113, (2022).

[3] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami og Yuya O. Nakagawa, "Quantum expectation-value estimation by computational basis sampling", Physical Review Research 4 3, 033173 (2022).

[4] Bujiao Wu, Jinzhao Sun, Qi Huang og Xiao Yuan, "Overlapped grouping measurement: A unified framework for måling af kvantetilstande", arXiv: 2105.13091, (2021).

[5] Tzu-Ching Yen, Aadithya Ganeshram og Artur F. Izmaylov, "Deterministiske forbedringer af kvantemålinger med gruppering af kompatible operatorer, ikke-lokale transformationer og kovariansestimater", arXiv: 2201.01471, (2022).

[6] Bojia Duan og Chang-Yu Hsieh, "Hamilton-baseret dataindlæsning med lavvandede kvantekredsløb", Fysisk anmeldelse A 106 5, 052422 (2022).

[7] Daniel Miller, Laurin E. Fischer, Igor O. Sokolov, Panagiotis Kl. Barkoutsos og Ivano Tavernelli, "Hardware-skræddersyede diagonaliseringskredsløb", arXiv: 2203.03646, (2022).

[8] Francisco Escudero, David Fernández-Fernández, Gabriel Jaumà, Guillermo F. ​​Peñas og Luciano Pereira, "Hardware-effektive entangled measurements for variational quantum algorithms", arXiv: 2202.06979, (2022).

[9] William Kirby, Mario Motta og Antonio Mezzacapo, "Nøjagtig og effektiv Lanczos-metode på en kvantecomputer", arXiv: 2208.00567, (2022).

[10] Lane G. Gunderman, "Transforming Collections of Pauli Operators into Equivalent Collections of Pauli Operators over Minimal Registers", arXiv: 2206.13040, (2022).

[11] Andrew Jena, Scott N. Genin og Michele Mosca, "Optimering af variationel-kvante-egensolver-måling ved at opdele Pauli-operatører ved hjælp af multiqubit Clifford-porte på støjende mellemskala kvantehardware", Fysisk anmeldelse A 106 4, 042443 (2022).

[12] Alexander Gresch og Martin Kliesch, "Garanteret effektiv energiestimering af kvante-mangelkrop-hamiltonianere ved hjælp af ShadowGrouping", arXiv: 2301.03385, (2023).

Ovenstående citater er fra SAO/NASA ADS (sidst opdateret 2023-01-26 13:33:05). Listen kan være ufuldstændig, da ikke alle udgivere leverer passende og fuldstændige citatdata.

Kunne ikke hente Crossref citeret af data under sidste forsøg 2023-01-26 13:33:03: Kunne ikke hente citerede data for 10.22331/q-2023-01-26-906 fra Crossref. Dette er normalt, hvis DOI blev registreret for nylig.

Tidsstempel:

Mere fra Quantum Journal