Otimização de medição de simulação quântica variacional por sombra clássica e desrandomização

Otimização de medição de simulação quântica variacional por sombra clássica e desrandomização

Carimbo de data / hora: 4 de maio de 2023 8:41

Kouhei Nakaji1,4, Suguru Endo2, Yuichiro Matsuzaki1e Hideaki Hakoshima3

1Instituto de Pesquisa de Tecnologia de Dispositivos, Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada (AIST), 1-1-1 Umezono, Tsukuba, Ibaraki 305-8568, Japão.
2NTT Computer and Data Science Laboratory, NTT Corporation, Musashino, Tokyo 180-8585, Japão
3Centro de Informação Quântica e Biologia Quântica, Universidade de Osaka, 1-2 Machikaneyama, Toyonaka, Osaka 560-0043, Japão.
4Endereço atual: Departamento de Ciência da Computação, Universidade de Toronto, Toronto, Ontário, Canadá

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Sumário

A simulação de grandes sistemas quânticos é o objetivo final da computação quântica. A simulação quântica variacional (VQS) nos fornece uma ferramenta para atingir o objetivo em dispositivos de curto prazo, distribuindo a carga de computação para computadores clássicos e quânticos. No entanto, à medida que o tamanho do sistema quântico aumenta, a execução do VQS torna-se cada vez mais desafiadora. Um dos desafios mais graves é o aumento drástico no número de medições; por exemplo, o número de medições tende a aumentar pela quarta potência do número de qubits em uma simulação quântica com um hamiltoniano químico. Este trabalho visa diminuir drasticamente o número de medições em VQS por meio de estratégias baseadas em sombra propostas recentemente, como sombra clássica e desrandomização. Embora a literatura anterior mostre que as estratégias baseadas em sombra otimizam com sucesso as medições na otimização quântica variacional (VQO), como aplicá-las ao VQS não estava clara devido à lacuna entre VQO e VQS na medição de observáveis. Neste artigo, preenchemos a lacuna alterando a forma de medir observáveis ​​em VQS e propomos um algoritmo para otimizar medições em VQS por estratégias baseadas em sombras. Nossa análise teórica não apenas revela a vantagem de usar nosso algoritmo em VQS, mas suporta teoricamente o uso de estratégias baseadas em sombras em VQO, cuja vantagem foi dada apenas numericamente. Além disso, nosso experimento numérico mostra a validade de usar nosso algoritmo com um sistema químico quântico.

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Imagem em destaque: As evoluções da infidelidade devido ao ruído de disparo para cada estratégia de medição: a estratégia de medição convencional (ingênua), sombra clássica, agrupamento de primeiro grau de maior grau (agrupamento ldf) e desrandomização. A figura da esquerda resulta da evolução em tempo real com a molécula hamiltoniana ${rm H}_2$. A figura da direita resulta da evolução em tempo imaginário com a molécula hamiltoniana ${rm LiH}$.

Resumo popular

A simulação de grandes sistemas quânticos é o objetivo final da computação quântica. A simulação quântica variacional (VQS) é um algoritmo quântico promissor para realizar a simulação quântica no computador quântico de curto prazo. No entanto, a execução do VQS torna-se cada vez mais desafiadora à medida que o sistema quântico cresce em tamanho, sendo um dos desafios mais graves o aumento significativo no número de medições necessárias. Para resolver esse problema, propusemos um algoritmo para otimizar medições em VQS usando técnicas de otimização de medição como sombra clássica e desrandomização, alterando a maneira de medir observáveis ​​em VQS. Demonstramos a validade do algoritmo usando experimentos numéricos com sistemas químicos quânticos. Além disso, revelamos teoricamente a vantagem de usar estratégias baseadas em sombras, como sombra clássica e desrandomização, não apenas em VQS, mas também em Variational Quantum Optimization (VQO). Este estudo tem implicações significativas para otimização de medição em algoritmos quânticos variacionais gerais.

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Citado por

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As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-05-06 01:00:39). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

On Serviço citado por Crossref nenhum dado sobre a citação de trabalhos foi encontrado (última tentativa 2023-05-06 01:00:37).

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