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大規模な量子システムをシミュレートすることは、量子コンピューティングの最終目標です。 変分量子シミュレーション (VQS) は、計算負荷を古典コンピューターと量子コンピューターの両方に分散することで、近い将来のデバイスで目標を達成するためのツールを提供します。 ただし、量子システムのサイズが大きくなるにつれて、VQS の実行はますます困難になります。 最も深刻な課題の XNUMX つは、測定数の大幅な増加です。 たとえば、化学ハミルトニアンを使用した量子シミュレーションでは、測定数は量子ビット数の XNUMX 乗で増加する傾向があります。 この研究は、古典的なシャドウや非ランダム化など、最近提案されたシャドウベースの戦略によって VQS の測定数を大幅に削減することを目的としています。 以前の文献では、シャドウベースの戦略が変分量子最適化 (VQO) における測定の最適化に成功していることが示されていますが、観測量の測定における VQO と VQS の間にギャップがあるため、それらを VQS に適用する方法は不明でした。 この論文では、VQS で観測値を測定する方法を変更することでギャップを埋め、シャドウベースの戦略によって VQS での測定を最適化するアルゴリズムを提案します。 私たちの理論分析は、VQS でアルゴリズムを使用する利点を明らかにするだけでなく、数値的にのみ利点が示されている VQO でのシャドウベース戦略の使用を理論的にサポートします。 さらに、私たちの数値実験は、量子化学システムで私たちのアルゴリズムを使用することの妥当性を示しています。
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によって引用
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