Simulações Quânticas Compostas

Simulações Quânticas Compostas

Simulações quânticas compostas PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa vertical. Ai.

Mateus Hagan1 e Nathan Wiebe2,3,4

1Departamento de Física, Universidade de Toronto, Toronto ON, Canadá
2Departamento de Ciência da Computação, Universidade de Toronto, Toronto ON, Canadá
3Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico, Richland Wa, EUA
4Instituto Canadense de Estudos Avançados, Toronto ON, Canadá

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Sumário

Neste artigo, fornecemos uma estrutura para combinar vários métodos de simulação quântica, como fórmulas de Trotter-Suzuki e QDrift em um único canal composto que se baseia em ideias antigas de coalescência para reduzir a contagem de portas. A idéia central por trás de nossa abordagem é usar um esquema de particionamento que aloque um termo hamiltoniano à parte Trotter ou QDrift de um canal dentro da simulação. Isso nos permite simular termos pequenos, mas numerosos, usando QDrift, enquanto simulamos termos maiores usando uma fórmula Trotter-Suzuki de alta ordem. Provamos limites rigorosos para a distância do diamante entre o canal Composto e o canal de simulação ideal e mostramos sob quais condições o custo de implementação do canal Composto é assintoticamente limitado superiormente pelos métodos que o compõem tanto para particionamento probabilístico de termos quanto para particionamento determinístico. Finalmente, discutimos estratégias para determinar esquemas de particionamento, bem como métodos para incorporar diferentes métodos de simulação dentro da mesma estrutura.

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► Referências

[1] James D Whitfield, Jacob Biamonte e Alán Aspuru-Guzik. “Simulação de estruturas eletrônicas hamiltonianas utilizando computadores quânticos”. Física Molecular 109, 735–750 (2011). url: https:///​/​doi.org/​10.1080/​00268976.2011.552441.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00268976.2011.552441

[2] Stephen P Jordan, Keith SM Lee e John Preskill. “Algoritmos quânticos para teorias quânticas de campos”. Ciência 336, 1130–1133 (2012). URL: https://​/​doi.org/​10.1126/​science.1217069.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1217069

[3] Markus Reiher, Nathan Wiebe, Krysta M Svore, Dave Wecker e Matthias Troyer. “Elucidando mecanismos de reação em computadores quânticos”. Anais da Academia Nacional de Ciências 114, 7555–7560 (2017). URL: https://​/​doi.org/​10.1073/​pnas.1619152114.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1619152114

[4] Ryan Babbush, Dominic W. Berry e Hartmut Neven. “Simulação quântica do modelo sachdev-ye-kitaev por qubitização assimétrica”. Física. Rev. A 99, 040301 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.040301

[5] Yuan Su, Dominic W. Berry, Nathan Wiebe, Nicholas Rubin e Ryan Babbush. “Simulações quânticas tolerantes a falhas da química na primeira quantização”. PRX Quantum 2, 040332 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040332

[6] Thomas E. O'Brien, Michael Streif, Nicholas C. Rubin, Raffaele Santagati, Yuan Su, William J. Huggins, Joshua J. Goings, Nikolaj Moll, Elica Kyoseva, Matthias Degroote, Christofer S. Tautermann, Joonho Lee, Dominic W Berry, Nathan Wiebe e Ryan Babbush. “Cálculo quântico eficiente de forças moleculares e outros gradientes de energia”. Física. Rev. 4, 043210 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.043210

[7] Dorit Aharonov e Amnon Ta-Shma. “Geração de estado quântico adiabático e conhecimento estatístico zero”. Nos Anais do trigésimo quinto simpósio anual da ACM sobre Teoria da Computação. Páginas 20–29. (2003). url: https:///​/​doi.org/​10.1145/​780542.780546.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 780542.780546

[8] Dominic W Berry, Graeme Ahokas, Richard Cleve e Barry C Sanders. “Algoritmos quânticos eficientes para simular hamiltonianos esparsos”. Comunicações em Física Matemática 270, 359–371 (2007). url: https:///​/​doi.org/​10.1007/​s00220-006-0150-x.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s00220-006-0150-x

[9] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve, Robin Kothari e Rolando D. Somma. “Simulando a dinâmica hamiltoniana com uma série taylor truncada”. Física Rev. Lett. 114, 090502 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.090502

[10] Andrew M. Childs, Aaron Ostrander e Yuan Su. “Simulação quântica mais rápida por randomização”. Quantum 3, 182 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-09-02-182

[11] Guang Hao Low e Isaac L. Chuang. “Simulação Hamiltoniana por Qubitização”. Quantum 3, 163 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163

[12] Guang Hao Low, Vadym Kliuchnikov e Nathan Wiebe. “Simulação hamiltoniana multiproduto bem condicionada” (2019). url: https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.11679.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1907.11679

[13] Guang Hao Low e Nathan Wiebe. “Simulação hamiltoniana na imagem de interação” (2019). arXiv:1805.00675.
arXiv: 1805.00675

[14] Conde Campbell. “Compilador aleatório para simulação hamiltoniana rápida”. Física. Rev. 123, 070503 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.123.070503

[15] Nathan Wiebe, Dominic Berry, Peter Høyer e Barry C Sanders. “Decomposições de ordem superior de exponenciais de operadores ordenados”. Journal of Physics A: Matemática e Teórica 43, 065203 (2010).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1751-8113/​43/​6/​065203

[16] Andrew M. Childs, Yuan Su, Minh C. Tran, Nathan Wiebe e Shuchen Zhu. “Teoria do erro do trotador com escalonamento do comutador”. Física Rev. X 11, 011020 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.011020

[17] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Yuan Su, Xin Wang e Nathan Wiebe. “Simulação hamiltoniana dependente do tempo com escala de norma $L^1$”. Quantum 4, 254 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-04-20-254

[18] Dave Wecker, Bela Bauer, Bryan K. Clark, Matthew B. Hastings e Matthias Troyer. “Estimativas de contagem de portas para a realização de química quântica em pequenos computadores quânticos”. Revisão Física A 90 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.90.022305

[19] David Poulin, Matthew B Hastings, Dave Wecker, Nathan Wiebe, Andrew C Doherty e Matthias Troyer. “O tamanho do passo trotter necessário para simulação quântica precisa da química quântica” (2014). URL: https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1406.4920.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1406.4920

[20] Ian D Kivlichan, Christopher E Granade e Nathan Wiebe. “Estimativa de fase com hamiltonianos randomizados” (2019). arXiv:1907.10070.
arXiv: 1907.10070

[21] Abhishek Rajput, Alessandro Roggero e Nathan Wiebe. “Métodos Hibridizados para Simulação Quântica na Imagem de Interação”. Quântico 6, 780 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-08-17-780

[22] Yingkai Ouyang, David R. White e Earl T. Campbell. “Compilação por esparsificação hamiltoniana estocástica”. Quântico 4, 235 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-02-27-235

[23] Shi Jin e Xiantao Li. “Um algoritmo trotter parcialmente aleatório para simulações quânticas hamiltonianas” (2021). url: https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2109.07987.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2109.07987

[24] Ryan Babbush, Nathan Wiebe, Jarrod McClean, James McClain, Hartmut Neven e Garnet Kin-Lic Chan. “Simulação quântica de baixa profundidade de materiais”. Física Rev. X 8, 011044 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.011044

[25] Masuo Suzuki. “Decomposição fractal de operadores exponenciais com aplicações a teorias de muitos corpos e simulações de Monte Carlo”. Cartas de Física A 146, 319–323 (1990).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​0375-9601(90)90962-N

[26] Andrew M Childs e Nathan Wiebe. “Simulação hamiltoniana utilizando combinações lineares de operações unitárias” (2012). URL: https://​/​doi.org/​10.26421/​QIC12.11-12.
https: / / doi.org/ 10.26421 / QIC12.11-12

[27] Paul K Faehrmann, Mark Steudtner, Richard Kueng, Maria Kieferova e Jens Eisert. “Randomizando fórmulas de vários produtos para simulação hamiltoniana melhorada” (2021). url: https:/​/​ui.adsabs.harvard.edu/​link_gateway/​2022Quant…6..806F/​doi:10.48550/​arXiv.2101.07808.
https:/​/​ui.adsabs.harvard.edu/​link_gateway/​2022Quant…6..806F/​doi:10.48550/​arXiv.2101.07808

[28] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs e Robin Kothari. “Simulação hamiltoniana com dependência quase ótima de todos os parâmetros”. Em 2015 IEEE 56º Simpósio Anual sobre Fundamentos da Ciência da Computação. Páginas 792–809. (2015).
https: / / doi.org/ 10.1109 / FOCS.2015.54

[29] Chi-Fang Chen, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng e Joel A. Tropp. “Concentração para fórmulas aleatórias de produtos”. PRX Quantum 2 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / prxquantum.2.040305

Citado por

[1] Alexander M. Dalzell, Sam McArdle, Mario Berta, Przemyslaw Bienias, Chi-Fang Chen, András Gilyén, Connor T. Hann, Michael J. Kastoryano, Emil T. Khabiboulline, Aleksander Kubica, Grant Salton, Samson Wang e Fernando GSL Brandão, “Algoritmos quânticos: Um levantamento de aplicações e complexidades ponta a ponta”, arXiv: 2310.03011, (2023).

[2] Etienne Granet e Henrik Dreyer, “Dinâmica hamiltoniana contínua em computadores quânticos digitais barulhentos sem erro de Trotter”, arXiv: 2308.03694, (2023).

[3] Almudena Carrera Vazquez, Daniel J. Egger, David Ochsner e Stefan Woerner, “Fórmulas multiprodutos bem condicionadas para simulação hamiltoniana amigável ao hardware”, Quântico 7, 1067 (2023).

[4] Matthew Pocrnic, Matthew Hagan, Juan Carrasquilla, Dvira Segal e Nathan Wiebe, “Fórmulas de produtos QDrift compostos para simulações quânticas e clássicas em tempo real e imaginário”, arXiv: 2306.16572, (2023).

[5] Nicholas H. Stair, Cristian L. Cortes, Robert M. Parrish, Jeffrey Cohn e Mario Motta, "Stochastic quantum Krylov protocol with double-factorized Hamiltonians", Revisão Física A 107 3, 032414 (2023).

[6] Gumaro Rendon, Jacob Watkins e Nathan Wiebe, “Precisão aprimorada para simulações de trotador usando interpolação Chebyshev”, arXiv: 2212.14144, (2022).

[7] Zhicheng Zhang, Qisheng Wang e Mingsheng Ying, “Algoritmo Quântico Paralelo para Simulação Hamiltoniana”, arXiv: 2105.11889, (2021).

[8] Maximilian Amsler, Peter Deglmann, Matthias Degroote, Michael P. Kaicher, Matthew Kiser, Michael Kühn, Chandan Kumar, Andreas Maier, Georgy Samsonidze, Anna Schroeder, Michael Streif, Davide Vodola e Christopher Wever, “Quantum-enhanced quantum Monte Carlo: uma visão industrial”, arXiv: 2301.11838, (2023).

[9] Alireza Tavanfar, S. Alipour e AT Rezakhani, “A Mecânica Quântica Gera Teorias Quânticas Maiores e Mais Intrincadas? O Caso da Teoria Quântica Centrada na Experiência e o Interactome das Teorias Quânticas”, arXiv: 2308.02630, (2023).

[10] Pei Zeng, Jinzhao Sun, Liang Jiang e Qi Zhao, “Simulação hamiltoniana simples e de alta precisão compensando o erro de Trotter com combinação linear de operações unitárias”, arXiv: 2212.04566, (2022).

[11] Oriel Kiss, Michele Grossi e Alessandro Roggero, “Amostragem de importância para simulações quânticas estocásticas”, Quântico 7, 977 (2023).

[12] Lea M. Trenkwalder, Eleanor Scerri, Thomas E. O'Brien e Vedran Dunjko, “Compilação de simulação hamiltoniana de fórmula de produto via aprendizagem por reforço”, arXiv: 2311.04285, (2023).

As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-11-14 11:17:33). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

Não foi possível buscar Dados citados por referência cruzada durante a última tentativa 2023-11-14 11:17:32: Não foi possível buscar os dados citados por 10.22331 / q-2023-11-14-1181 do Crossref. Isso é normal se o DOI foi registrado recentemente.

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