Collegamento a maglie di circuiti vincolati dall'alto per la dinamica quantistica variazionale

Collegamento a maglie di circuiti vincolati dall'alto per la dinamica quantistica variazionale

Timestamp: 21 marzo 2024 1:06

Gian Gentinetta, Friederike Metze Giuseppe Carlo

Istituto di fisica, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), CH-1015 Losanna, Svizzera
Centre for Quantum Science and Engineering, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), CH-1015 Losanna, Svizzera

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Astratto

La simulazione della dinamica di grandi sistemi quantistici è una ricerca formidabile ma vitale per ottenere una comprensione più profonda dei fenomeni della meccanica quantistica. Sebbene i computer quantistici siano molto promettenti per accelerare tali simulazioni, la loro applicazione pratica rimane ostacolata dalla scala limitata e dal rumore pervasivo. In questo lavoro, proponiamo un approccio che affronta queste sfide utilizzando il circuit knitting per suddividere un grande sistema quantistico in sottosistemi più piccoli che possono essere simulati ciascuno su un dispositivo separato. L'evoluzione del sistema è governata dall'algoritmo della dinamica quantistica variazionale proiettata (PVQD), integrato con vincoli sui parametri del circuito quantistico variazionale, garantendo che il sovraccarico di campionamento imposto dallo schema di collegamento a maglia del circuito rimanga controllabile. Testiamo il nostro metodo su sistemi di spin quantistici con più blocchi debolmente entangled, ciascuno costituito da spin fortemente correlati, dove siamo in grado di simulare accuratamente la dinamica mantenendo gestibile il sovraccarico di campionamento. Inoltre, mostriamo che lo stesso metodo può essere utilizzato per ridurre la profondità del circuito tagliando porte a lungo raggio.

Creazione di circuiti vincolati dall'alto per la dinamica quantistica variazionale PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Immagine in primo piano: evolviamo lo stato $|psi(varphi_{t-1})rangle$ di un passo temporale $Delta t$ mantenendo fissa la struttura dell'ansatz. Ciò si ottiene ottimizzando i parametri variazionali $varphi$ in modo tale che la fedeltà tra lo stato evoluto $e^{-iHDelta t}|psi(varphi_{t-1})rangle$ e l'ansatz $|psi(varphi)rangle$ è massimizzato. Per misurare la fedeltà sui dispositivi quantistici, abbiamo tagliato il circuito quantistico globale in sottocircuiti utilizzando il circuit knitting. Ciò avviene al costo di un sovraccarico di campionamento $ omega(varphi) $ che dipende dai parametri variazionali. Per controllare l'overhead, proiettiamo nuovamente i parametri nel sottospazio dove $omega(varphi) leq tau$ per una certa soglia $tau$ dopo ogni passaggio di ottimizzazione.

Riepilogo popolare

In questo lavoro, simuliamo la dinamica in tempo reale di sistemi quantistici a molti corpi composti da più sottosistemi debolmente correlati distribuendo i sottosistemi su diversi dispositivi quantistici. Ciò si ottiene con una tecnica nota come circuit knitting che decompone un canale quantistico globale in canali realizzabili localmente attraverso una distribuzione quasi probabilistica. A costo di un sovraccarico nel numero di misurazioni, ciò consente di ricostruire in modo classico l'entanglement tra i diversi sottosistemi. In generale, l'overhead di campionamento si ridimensiona esponenzialmente nel tempo di simulazione a causa dell'entanglement tra i sottosistemi che cresce nel tempo.

Come contributo principale del nostro lavoro, modifichiamo un algoritmo variazionale di evoluzione del tempo quantico (PVQD) vincolando i parametri variazionali a un sottospazio in cui l'overhead di campionamento richiesto rimane al di sotto di una soglia gestibile. Mostriamo che attraverso questo algoritmo di ottimizzazione vincolata, otteniamo un'elevata fedeltà nell'evoluzione temporale dei sistemi di spin quantistico per soglie realistiche. L’accuratezza della simulazione può essere controllata mettendo a punto questo nuovo iperparametro, consentendo risultati ottimali dato un budget fisso di risorse quantistiche totali.

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Citato da

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