고전적인 그림자 및 역무작위화에 의한 변이 양자 시뮬레이션의 측정 최적화

고전적인 그림자 및 역무작위화에 의한 변이 양자 시뮬레이션의 측정 최적화

타임 스탬프 : 4 년 2023 월 8 일 오전 41시 XNUMX 분

나카지 코헤이1,4, 엔도 스구루2, 마츠자키 유이치로1, 하코시마 히데아키3

1산업기술종합연구소(AIST) 장치 기술 연구소, 1-1-1 Umezono, Tsukuba, Ibaraki 305-8568, Japan.
2NTT 컴퓨터 및 데이터 과학 연구소, NTT Corporation, Musashino, Tokyo 180-8585, Japan
3오사카 대학교 양자 정보 및 양자 생물학 센터, 1-2 마치카네야마, 도요나카, 오사카 560-0043, 일본.
4현재 주소: 캐나다 온타리오 주 토론토에 위치한 토론토 대학교 컴퓨터 공학과

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추상

대규모 양자 시스템을 시뮬레이션하는 것은 양자 컴퓨팅의 궁극적인 목표입니다. VQS(변형 양자 시뮬레이션)는 계산 부하를 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터 모두에 분산하여 단기 장치에서 목표를 달성할 수 있는 도구를 제공합니다. 그러나 양자 시스템의 규모가 커질수록 VQS의 실행은 점점 더 어려워지고 있습니다. 가장 심각한 문제 중 하나는 측정 횟수의 급격한 증가입니다. 예를 들어, 측정 횟수는 화학적 해밀턴을 사용한 양자 시뮬레이션에서 큐비트 수의 XNUMX제곱만큼 증가하는 경향이 있습니다. 이 작업은 최근 제안된 고전적 섀도우 및 비무작위화와 같은 섀도우 기반 전략을 통해 VQS의 측정 횟수를 극적으로 줄이는 것을 목표로 합니다. 이전 문헌에서는 그림자 기반 전략이 VQO(변형 양자 최적화)에서 측정을 성공적으로 최적화했음을 보여주었지만 관측 가능 항목 측정 시 VQO와 VQS 간의 격차로 인해 이를 VQS에 적용하는 방법이 불분명했습니다. 본 논문에서는 VQS에서 관측 가능 항목을 측정하는 방식을 변경하여 격차를 해소하고 그림자 기반 전략을 통해 VQS에서 측정을 최적화하는 알고리즘을 제안합니다. 우리의 이론적 분석은 VQS에서 우리 알고리즘을 사용하는 이점을 보여줄 뿐만 아니라 이론적으로 VQO에서 그림자 기반 전략을 사용하는 것을 지원하며 그 이점은 수치적으로만 제시되었습니다. 또한, 우리의 수치 실험은 우리의 알고리즘을 양자 화학 시스템과 함께 사용하는 것의 타당성을 보여줍니다.

고전적인 그림자 및 비무작위화 PlatoBlockchain Data Intelligence를 통한 변형 양자 시뮬레이션의 측정 최적화. 수직 검색. 일체 포함.

주요 이미지: 각 측정 전략에 대한 샷 노이즈로 인한 부정의 진화: 기존 측정 전략(순진), 기존 그림자, 최대 등급 우선 그룹화(ldf 그룹화) 및 비무작위화. 왼쪽 그림은 ${rm H}_2$ 분자 해밀턴을 사용한 실시간 진화의 결과입니다. 오른쪽 그림은 ${rm LiH}$ 분자 해밀턴을 사용한 가상 시간 진화의 결과입니다.

인기 요약

대규모 양자 시스템을 시뮬레이션하는 것은 양자 컴퓨팅의 궁극적인 목표입니다. VQS(Variational Quantum Simulation)는 단기 양자 컴퓨터에서 양자 시뮬레이션을 실현하기 위한 유망한 양자 알고리즘입니다. 그러나 양자 시스템의 크기가 커짐에 따라 VQS를 실행하는 것은 점점 더 어려워지고 있으며, 가장 심각한 과제 중 하나는 필요한 측정 수가 크게 증가한다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 VQS에서 관측 가능 항목을 측정하는 방식을 변경하여 고전적인 섀도우 및 역무작위화와 같은 측정 최적화 기술을 사용하여 VQS에서 측정을 최적화하는 알고리즘을 제안했습니다. 우리는 양자 화학 시스템을 이용한 수치 실험을 통해 알고리즘의 타당성을 입증했습니다. 또한 VQS뿐만 아니라 VQO(Variational Quantum Optimization)에서도 고전적인 섀도우 및 비무작위화와 같은 섀도우 기반 전략을 사용하는 이점을 이론적으로 밝혔습니다. 본 연구는 일반적인 변이 양자 알고리즘의 측정 최적화에 중요한 의미를 갖습니다.

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위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2023-05-06 01:00:39). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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