使用树张量网络模拟量子电路

使用树张量网络模拟量子电路

菲利普塞茨1, 伊斯梅尔麦地那2, 以斯帖克鲁兹3, 黄群生1, 和 Christian B. Mendl1

1慕尼黑工业大学信息学系,Boltzmannstraße 3, 85748 Garching,德国
2哥廷根大学校园数据科学研究所
3马克斯普朗克量子光学研究所,Hans-Kopfermann-Straße 1, 85748 Garching, Germany

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抽象

我们通过将量子态表示为有根树张量网络,开发并分析了一种在经典计算机上模拟量子电路的方法。 我们的算法首先确定适合量子电路产生的预期纠缠的合适的固定树结构。 通过将单量子位门吸收到叶节点中,并通过奇异值分解拆分双量子位门并将得到的虚拟键穿过树,门被顺序应用于树。 我们从理论上分析了该方法的适用性及其计算成本和内存要求,并确定了与矩阵乘积状态表示相比所需的键维度方面的优势场景。 该研究还辅以针对高达 37 个量子位的不同量子电路布局的数值实验。

量子系统的经典模拟是量子霸权讨论的核心,张量网络方法是最具竞争力的经典模拟方法之一。

在这项工作中,我们通过将量子态表示为树张量网络来执行量子电路模拟。 我们的算法根据量子位之间的预期纠缠对量子位进行聚类,从而降低了计算成本。 通过将它们引入的纠缠(表示为“虚拟键”)穿过树结构来应用双量子位量子门。

我们通过在不同场景下将计算成本和内存消耗与传统的基于状态向量的模拟进行比较来进行理论分析。 在有利的情况下,我们的模拟器显着优于基线实现; 我们看到模拟加速高达两个数量级,内存减少高达 32 倍。

►BibTeX数据

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被引用

[1] Toshiya Hikihara、Hiroshi Ueda、Kouichi Okunishi、Kenji Harada 和 Tomotoshi Nishino,“树张量网络的自动结构优化”, 物理评论研究5 1,013031(2023).

[2] Kouichi Okunishi、Hiroshi Ueda 和 Tomotoshi Nishino,“纠缠二分和树张量网络”, 理论与实验物理进展2023 2, 023A02 (2023).

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