फ़र्मियन के लिए क्वांटम-सहायता प्राप्त मोंटे कार्लो एल्गोरिदम

फ़र्मियन के लिए क्वांटम-सहायता प्राप्त मोंटे कार्लो एल्गोरिदम

स्रोत नोड: 2805391

ज़ियाओसी जू और यिंग ली

ग्रेजुएट स्कूल ऑफ चाइना एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग फिजिक्स, बीजिंग 100193, चीन

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सार

क्वांटम कंप्यूटिंग लंबे समय से चली आ रही कम्प्यूटेशनल समस्या, कई-बॉडी फर्मियन सिस्टम की जमीनी स्थिति को व्यवस्थित रूप से हल करने का एक आशाजनक तरीका है। इस समस्या में क्वांटम लाभ के कुछ रूपों को साकार करने के लिए कई प्रयास किए गए हैं, उदाहरण के लिए, परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम का विकास। हगिन्स एट अल द्वारा एक हालिया काम। [1] एक नए उम्मीदवार की रिपोर्ट करता है, यानी एक क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिड मोंटे कार्लो एल्गोरिदम, जो अपने पूर्ण-शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में कम पूर्वाग्रह के साथ है। इस पेपर में, हम स्केलेबल क्वांटम-असिस्टेड मोंटे कार्लो एल्गोरिदम के एक परिवार का प्रस्ताव करते हैं जहां क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग इसकी न्यूनतम लागत पर किया जाता है और फिर भी पूर्वाग्रह को कम किया जा सकता है। बायेसियन अनुमान दृष्टिकोण को शामिल करके, हम आयाम अनुमान में अनुभवजन्य माध्य लेने की तुलना में बहुत कम क्वांटम-कंप्यूटिंग लागत के साथ इस क्वांटम-सुविधा वाले पूर्वाग्रह में कमी को प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, हम दिखाते हैं कि हाइब्रिड मोंटे कार्लो फ्रेमवर्क शास्त्रीय एल्गोरिदम से प्राप्त जमीनी स्थिति में त्रुटियों को दबाने का एक सामान्य तरीका है। हमारा काम निकट अवधि के क्वांटम उपकरणों पर फर्मियन सिस्टम की क्वांटम-संवर्धित गणना प्राप्त करने के लिए एक मोंटे कार्लो टूलकिट प्रदान करता है।

कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में कई-निकाय फर्मियन प्रणालियों के श्रोडिंगर समीकरण को हल करना आवश्यक है। क्वांटम मोंटे कार्लो (क्यूएमसी) अच्छी तरह से विकसित शास्त्रीय एल्गोरिदम का एक समूह है जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। हालाँकि, एक संकेत समस्या बड़े सिस्टम के लिए इसके उपयोग पर रोक लगाती है क्योंकि सिस्टम आकार के साथ परिणामों का अंतर तेजी से बढ़ता है। संकेत समस्या को नियंत्रित करने के सामान्य तरीके आमतौर पर कुछ पूर्वाग्रह पेश करते हैं। हम पूर्वाग्रह को कम करने के लिए QMC में क्वांटम कंप्यूटर को शामिल करने पर विचार करते हैं। पिछले कार्यों में सामान्य रूप से स्केलेबिलिटी और क्वांटम गणना लागत के साथ कुछ मुद्दे हैं। इस काम में, हम मुद्दों को संबोधित करने और क्वांटम-सहायता वाले क्यूएमसी एल्गोरिदम की एक रूपरेखा पेश करने का प्रयास करते हैं जहां क्वांटम कंप्यूटर लचीले स्तरों पर शामिल होता है। हम उपयोग किए गए क्वांटम संसाधनों की सीमा के आधार पर दो रणनीतियों का वर्णन करते हैं और शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में उल्लेखनीय रूप से बेहतर संख्यात्मक परिणाम दिखाते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग माप को और कम करने के लिए, हम एक बायेसियन अनुमान विधि पेश करते हैं और दिखाते हैं कि एक स्थिर क्वांटम लाभ बनाए रखा जा सकता है। लक्ष्य भौतिक प्रणाली में अंतर्निहित समरूपता के साथ, हमारी क्वांटम-सहायता प्राप्त QMC त्रुटियों के प्रति लचीली है। हमारे क्वांटम-असिस्टेड QMC को सबस्पेस डायगोनलाइज़ेशन एल्गोरिदम का एक सबरूटीन बनाकर, हम दिखाते हैं कि क्वांटम-असिस्टेड QMC अन्य शास्त्रीय या क्वांटम एल्गोरिदम में त्रुटियों को कम करने का एक सामान्य तरीका है। क्वांटम-असिस्टेड क्यूएमसी एनआईएसटी मशीनों पर क्वांटम लाभ के कुछ स्तर को प्रदर्शित करने के लिए एक संभावित नई विधि है।

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