सिमेट्री एन्हांस्ड वेरिएबल क्वांटम स्पिन ईजेन्सोल्वर

सिमेट्री एन्हांस्ड वेरिएबल क्वांटम स्पिन ईजेन्सोल्वर

समरूपता संवर्धित वैरिएबल क्वांटम स्पिन आइगेनसॉल्वर प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस। लंबवत खोज. ऐ.

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सार

निकटवर्ती क्वांटम सिमुलेटर पर क्वांटम लाभ प्राप्त करने के लिए परिवर्तनशील क्वांटम-शास्त्रीय एल्गोरिदम सबसे आशाजनक दृष्टिकोण है। इन तरीकों के बीच, वैरिएबल क्वांटम ईजेनसोल्वर ने हाल के वर्षों में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित किया है। हालाँकि यह कई-निकाय प्रणालियों की जमीनी स्थिति का अनुकरण करने के लिए बहुत प्रभावी है, उत्तेजित राज्यों के लिए इसका सामान्यीकरण बहुत संसाधन की मांग वाला हो जाता है। यहां, हम दिखाते हैं कि हैमिल्टनियन की समरूपता का फायदा उठाकर इस मुद्दे में काफी सुधार किया जा सकता है। उच्च ऊर्जा वाले स्वदेशी राज्यों के लिए यह सुधार और भी अधिक प्रभावी है। हम समरूपता को शामिल करने के लिए दो विधियाँ प्रस्तुत करते हैं। पहले दृष्टिकोण में, जिसे हार्डवेयर समरूपता संरक्षण कहा जाता है, सभी समरूपताएं सर्किट के डिजाइन में शामिल हैं। दूसरे दृष्टिकोण में, समरूपता को शामिल करने के लिए लागत फ़ंक्शन को अद्यतन किया जाता है। हार्डवेयर समरूपता संरक्षण दृष्टिकोण वास्तव में दूसरे दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन करता है। हालाँकि, सर्किट के डिज़ाइन में सभी समरूपताओं को एकीकृत करना बेहद चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इसलिए, हम हाइब्रिड समरूपता संरक्षण विधि पेश करते हैं जिसमें समरूपता को सर्किट और शास्त्रीय लागत फ़ंक्शन के बीच विभाजित किया जाता है। यह परिष्कृत सर्किट डिज़ाइन को रोकते हुए समरूपता का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

क्वांटम सिमुलेटर विभिन्न भौतिक प्लेटफार्मों में तेजी से उभर रहे हैं। हालाँकि, वर्तमान शोर वाले इंटरमीडिएट-स्केल क्वांटम (एनआईएसक्यू) सिमुलेटर अपूर्ण आरंभीकरण, शोर संचालन और दोषपूर्ण रीडआउट से ग्रस्त हैं। एनआईएसक्यू उपकरणों पर क्वांटम लाभ प्राप्त करने के लिए वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम को सबसे आशाजनक दृष्टिकोण के रूप में प्रस्तावित किया गया है। इन एल्गोरिदम में, सर्किट के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए जटिलता को एक पैरामीटरयुक्त क्वांटम सिम्युलेटर और एक शास्त्रीय अनुकूलक के बीच विभाजित किया गया है। इसलिए, परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम में हम क्वांटम और शास्त्रीय दोनों संसाधनों से निपटते हैं, दोनों के लिए हमें कुशल होना होगा। यहां, हम वेरिएशनल क्वांटम आइजेनसॉल्वर (वीक्यूई) एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसे क्वांटम सिम्युलेटर पर कई-बॉडी सिस्टम की कम-ऊर्जा आइजेनस्टेट्स को भिन्न-भिन्न रूप से उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम VQE एल्गोरिदम में संसाधन दक्षता में सुधार करने के लिए सिस्टम की समरूपता का उपयोग करते हैं। दो तरीकों से जांच की जाती है: (i) सर्किट के डिजाइन में समरूपता को शामिल करना जो स्वाभाविक रूप से वांछित समरूपता के साथ क्वांटम स्थिति उत्पन्न करता है; और (ii) प्रासंगिक समरूपता के बिना क्वांटम राज्यों को दंडित करने के लिए लागत फ़ंक्शन में अतिरिक्त शर्तें जोड़ना। व्यापक विश्लेषण के माध्यम से, हम दिखाते हैं कि पहला दृष्टिकोण क्वांटम और शास्त्रीय संसाधनों दोनों के संबंध में कहीं अधिक संसाधन कुशल है। यथार्थवादी परिदृश्यों में, किसी को एक हाइब्रिड योजना का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है जिसमें कुछ समरूपताएं हार्डवेयर में शामिल की जाती हैं और कुछ को लागत फ़ंक्शन के माध्यम से लक्षित किया जाता है।

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द्वारा उद्धृत

[1] युहान हुआंग, क्विंग्यु ली, ज़ियाओकाई होउ, रेबिंग वू, मैन-होंग युंग, अबोल्फ़ज़ल बयात, और ज़ियाओटिंग वांग, "एक विकासवादी एल्गोरिदम के माध्यम से मजबूत संसाधन-कुशल क्वांटम परिवर्तनीय अंसत्ज़", भौतिक समीक्षा A 105 5, 052414 (2022).

[2] मार्गाराइट एल. लाबोर्डे और मार्क एम. वाइल्ड, "हैमिल्टनियन समरूपता के परीक्षण के लिए क्वांटम एल्गोरिदम", भौतिक समीक्षा पत्र 129 16, 160503 (2022).

[3] चुफान लियू, ज़ियाओयू तांग, जुनिंग ली, ज़ुशेंग जू, मैन-हांग युंग, और अबोल्फ़ज़ल बयात, "लंबी दूरी की इंटरैक्टिंग प्रणालियों का विविधतापूर्ण क्वांटम सिमुलेशन", arXiv: 2203.14281.

[4] अरुणव मजूमदार, डायलन लुईस, और सौगतो बोस, "मल्टी-क्यूबिट गेट ऑटोमेटा के लिए वैरिएशनल क्वांटम सर्किट", arXiv: 2209.00139.

[5] राफेल सेसर डी सूजा पिमेंटा और एनिबल थियागो बेजेरा, "क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके सेमीकंडक्टर बल्क हैमिल्टनियन का पुनरावलोकन", arXiv: 2208.10323.

उपरोक्त उद्धरण से हैं SAO / NASA ADS (अंतिम अद्यतन सफलतापूर्वक 2023-01-21 01:01:04)। सूची अधूरी हो सकती है क्योंकि सभी प्रकाशक उपयुक्त और पूर्ण उद्धरण डेटा प्रदान नहीं करते हैं।

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स्रोत नोड: 1958266
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