進化アルゴリズムによるロバストな資源効率の良い量子変分仮説【JST・京大機械翻訳】

Huang Yuhan; Li Qingyu; Hou Xiaokai; Wu Rebing; Yung Man-Hong; Bayat Abolfazl; Wang Xiaoting

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203343097185 整理番号：22P0296326

進化アルゴリズムによるロバストな資源効率の良い量子変分仮説【JST・京大機械翻訳】

Robust resource-efficient quantum variational ansatz through evolutionary algorithm

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

変分量子アルゴリズム(VQA)は,必要な資源が量子シミュレータと古典的最適化器の間で分割されるので,近項デバイスにおける量子優位性を示す有望な方法である。このようなように,雑音に対して資源効率が高くロバストであるVQAの設計は,既存の雑音のある量子シミュレータによる潜在的利点を達成する重要な因子である。広く使用されたハードウェア効率的な仮説のような固定VQA回路設計は,不完全性に対して必ずしもロバストではないことが分かった。本研究では,回路構造や深さに関する事前仮定なしに,回路アンサットとゲートパラメータの両方の変動で最適化されるロバストなVQA回路を設計するためのゲノム長調整可能進化アルゴリズムを提案した。注目すべきことに,この方法は浅い深さで雑音効果最小化回路を生成するだけでなく,パラメータ数を大幅に低減することによって古典的最適化を加速する。この点に関して,最適化回路は,量子および古典的資源の両方に関して,はるかに資源効率が高い。応用として,VQAにおける2つの典型的な誤差モデルに基づいて,この方法を適用して,水素と水分子の地上エネルギーならびにHeisenbergモデルを計算した。シミュレーションにより,従来のハードウェア効率的な仮説と比較して,回路構造同調法は,コヒーレントおよびインコヒーレント雑音の両方に対して,明らかによりロバストな回路を生成することができ,従って,近項デバイスに実装される可能性が高いことを示唆した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

システム最適化手法 , 論理回路 , 量子力学一般 , 計算理論 , 汎用演算制御装置

, , , , ,

前のページに戻る