Algoritma Monte Carlo Berbantuan Kuantum Untuk Fermion

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Sekolah Pascasarjana Akademi Teknik Fisika China, Beijing 100193, China

Apakah makalah ini menarik atau ingin dibahas? Scite atau tinggalkan komentar di SciRate.

Abstrak

Komputasi kuantum adalah cara yang menjanjikan untuk memecahkan masalah komputasi yang sudah berlangsung lama secara sistematis, yang merupakan kondisi dasar sistem fermion banyak benda. Banyak upaya telah dilakukan untuk mewujudkan bentuk keunggulan kuantum tertentu dalam masalah ini, misalnya pengembangan algoritma kuantum variasional. Sebuah karya terbaru oleh Huggins dkk. [1] melaporkan kandidat baru, yaitu algoritma Monte Carlo hibrida kuantum-klasik dengan bias yang lebih rendah dibandingkan dengan algoritma klasik sepenuhnya. Dalam makalah ini, kami mengusulkan rangkaian algoritma Monte Carlo berbantuan kuantum yang dapat diskalakan di mana komputer kuantum digunakan dengan biaya minimal dan masih dapat mengurangi bias. Dengan menggabungkan pendekatan inferensi Bayesian, kita dapat mencapai pengurangan bias yang difasilitasi kuantum dengan biaya komputasi kuantum yang jauh lebih kecil daripada mengambil rata-rata empiris dalam estimasi amplitudo. Selain itu, kami menunjukkan bahwa kerangka kerja hybrid Monte Carlo adalah cara umum untuk menekan kesalahan pada keadaan dasar yang diperoleh dari algoritma klasik. Pekerjaan kami menyediakan perangkat Monte Carlo untuk mencapai penghitungan sistem fermion yang ditingkatkan kuantum pada perangkat kuantum jangka pendek.

Ringkasan populer

Memecahkan persamaan Schrodinger untuk sistem fermion banyak benda sangat penting dalam banyak bidang ilmiah. Quantum Monte Carlo (QMC) adalah sekelompok algoritma klasik yang dikembangkan dengan baik dan telah banyak digunakan. Namun, masalah tanda melarang penggunaannya untuk sistem yang besar karena varians hasil meningkat secara eksponensial seiring dengan ukuran sistem. Metode umum untuk membatasi masalah tanda biasanya menimbulkan beberapa bias. Kami mempertimbangkan untuk memasukkan komputer kuantum ke dalam QMC untuk mengurangi bias. Pekerjaan sebelumnya memiliki beberapa masalah dengan skalabilitas secara umum dan biaya komputasi kuantum. Dalam karya ini, kami mencoba mengatasi masalah tersebut dan memperkenalkan kerangka kerja algoritma QMC berbantuan kuantum di mana komputer kuantum terlibat pada tingkat yang fleksibel. Kami menjelaskan dua strategi berdasarkan tingkat sumber daya kuantum yang digunakan dan menunjukkan hasil numerik yang jauh lebih baik dibandingkan dengan strategi klasik. Untuk lebih mengurangi pengukuran komputasi kuantum, kami memperkenalkan metode inferensi Bayesian dan menunjukkan bahwa keunggulan kuantum yang stabil dapat dipertahankan. Dengan simetri yang melekat pada sistem fisik target, QMC berbantuan kuantum kami tahan terhadap kesalahan. Dengan menjadikan QMC berbantuan kuantum sebagai subrutin dari algoritme diagonalisasi subruang, kami menunjukkan bahwa QMC berbantuan kuantum adalah metode umum untuk mengurangi kesalahan dalam algoritme klasik atau kuantum lainnya. QMC berbantuan kuantum adalah metode yang berpotensi baru untuk menunjukkan beberapa tingkat keunggulan kuantum pada mesin NIST.

► data BibTeX

@article{Xu2023quantumassisted, doi = {10.22331/q-2023-08-03-1072}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-03-1072}, title = {Quantum- dibantu {M}onte {C}arlo algoritma untuk fermion}, penulis = {Xu, Xiaosi dan Li, Ying}, jurnal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, penerbit = {{Verein zur F{ “{o}}dibuat dari Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, halaman = {1072}, bulan = Agustus, tahun = {2023} }

► Referensi

[1] William J Huggins, Bryan A O'Gorman, Nicholas C Rubin, David R Reichman, Ryan Babbush, and Joonho Lee. Monte carlo kuantum fermionik yang tidak memihak dengan komputer kuantum. Alam, 603 (7901): 416–420, 2022. https:///doi.org/10.1038/s41586-021-04351-z.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41586-021-04351-z

[2] Ryan Babbush, Dominic W Berry, Ian D Kivlichan, Annie Y Wei, Peter J Love, dan Alán Aspuru-Guzik. Simulasi kuantum fermion yang lebih presisi secara eksponensial dalam kuantisasi kedua. Jurnal Fisika Baru, 18 (3): 033032, 2016. https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/3/033032.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/3/033032

[3] Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C Benjamin, dan Xiao Yuan. Kimia komputasi kuantum. Ulasan Fisika Modern, 92 (1): 015003, 2020. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.92.015003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

[4] Raffaele Resta. Manifestasi fase berry dalam molekul dan zat terkondensasi. Jurnal Fisika: Materi Terkondensasi, 12 (9): R107, 2000. https://doi.org/10.1088/0953-8984/12/9/201.
https://doi.org/10.1088/0953-8984/12/9/201

[5] Lingzhen Guo dan Pengfei Liang. Fisika materi terkondensasi dalam kristal waktu. Jurnal Fisika Baru, 22 (7): 075003, 2020. https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab9d54.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab9d54

[6] Jean Pierre Jeukenne, A Lejeune, dan Claude Mahaux. Teori materi nuklir banyak benda. Laporan Fisika, 25 (2): 83–174, 1976. https://doi.org/10.1016/0370-1573(76)90017-X.
https://doi.org/10.1016/0370-1573(76)90017-X

[7] J Carlson, Stefano Gandolfi, Francesco Pederiva, Steven C Pieper, Rocco Schiavilla, KE Schmidt, dan Robert B Wiringa. Metode kuantum monte carlo untuk fisika nuklir. Ulasan Fisika Modern, 87 (3): 1067, 2015. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.87.1067.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.87.1067

[8] Vladimir A Miransky dan Igor A Shovkovy. Teori medan kuantum dalam medan magnet: Dari kromodinamika kuantum hingga semimetal graphene dan dirac. Laporan Fisika, 576: 1–209, 2015. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2015.02.003.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.physrep.2015.02.003

[9] Stanley J Brodsky, Hans-Christian Pauli, dan Stephen S Pinsky. Kromodinamika kuantum dan teori medan lainnya pada kerucut cahaya. Laporan Fisika, 301 (4-6): 299–486, 1998. https://doi.org/10.1016/S0370-1573(97)00089-6.
https://doi.org/10.1016/S0370-1573(97)00089-6

[10] Gabriel Kotliar, Sergej Y Savrasov, Kristjan Haule, Viktor S Oudovenko, O Parcollet, dan CA Marianetti. Perhitungan struktur elektronik dengan teori mean-field dinamis. Review Fisika Modern, 78 (3): 865, 2006. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.78.865.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.78.865

[11] John W Negele. Teori medan rata-rata tentang struktur dan dinamika nuklir. Review Fisika Modern, 54 (4): 913, 1982. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.54.913.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.54.913

[12] Rafael Guardiola. Metode Monte Carlo dalam teori banyak benda kuantum. Dalam teori banyak benda kuantum mikroskopis dan penerapannya, halaman 269–336. Springer, 1998.https:///doi.org/10.1016/0375-9474(79)90217-3.
https://doi.org/10.1016/0375-9474(79)90217-3

[13] YY Shi, LM Duan, dan Guifre Vidal. Simulasi klasik sistem banyak benda kuantum dengan jaringan tensor pohon. Tinjauan fisik a, 74 (2): 022320, 2006. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.74.022320.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.74.022320

[14] Shi-Ju Ran, Angelo Piga, Cheng Peng, Gang Su, dan Maciej Lewenstein. Sistem beberapa benda menangkap fisika banyak benda: Pendekatan jaringan tensor. Tinjauan Fisik B, 96 (15): 155120, 2017. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.96.155120.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.96.155120

[15] Menggambar Creal. Sebuah survei metode monte carlo berurutan untuk ekonomi dan keuangan. Ulasan ekonometrik, 31 (3): 245–296, 2012. https://doi.org/10.1080/07474938.2011.607333.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 07474938.2011.607333

[16] Liaw Y Batan, Gregory D Graff, dan Thomas H Bradley. Analisis tekno-ekonomi dan probabilistik monte carlo dari sistem produksi biofuel mikroalga. Teknologi bioresource, 219: 45–52, 2016. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2016.07.085.
https:///doi.org/10.1016/j.biortech.2016.07.085

[17] Zheng-Zhi Sun, Cheng Peng, Ding Liu, Shi-Ju Ran, dan Gang Su. Model klasifikasi jaringan tensor generatif untuk pembelajaran mesin yang diawasi. Tinjauan Fisik B, 101 (7): 075135, 2020. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.101.075135.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.101.075135

[18] Toshiyuki Tanaka. Teori medan rata-rata pembelajaran mesin Boltzmann. Tinjauan Fisik E, 58 (2): 2302, 1998. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.58.2302.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.58.2302

[19] Brian M Austin, Dmitry Yu Zubarev, dan William A Lester Jr. Quantum monte carlo dan pendekatan terkait. Ulasan kimia, 112 (1): 263–288, 2012. https://doi.org/10.1021/cr2001564.
https:///doi.org/10.1021/cr2001564

[20] Gerardo Ortiz, James E Gubernatis, Emanuel Knill, dan Raymond Laflamme. Algoritma kuantum untuk simulasi fermionik. Tinjauan Fisik A, 64 (2): 022319, 2001. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.64.022319.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.64.022319

[21] Mario Motta dan Shiwei Zhang. Perhitungan ab initio sistem molekuler dengan metode bidang bantu kuantum monte carlo. Ulasan Interdisipliner Wiley: Ilmu Molekuler Komputasi, 8 (5): e1364, 2018. https://doi.org/10.1002/wcms.1364.
https: / / doi.org/ 10.1002 / wcms.1364

[22] Nick S Blunt. Perkiraan simpul tetap dan parsial dalam ruang determinan slater untuk molekul. Jurnal Teori dan Komputasi Kimia, 17 (10): 6092–6104, 2021. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00500.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.1c00500

[23] Sevag Gharibian dan François Le Gall. Dekuantisasi transformasi nilai singular kuantum: Kekerasan dan penerapan pada kimia kuantum dan dugaan pcp kuantum. Dalam Prosiding Simposium ACM SIGACT Tahunan ke-54 tentang Teori Komputasi, halaman 19–32, 2022. https://doi.org/10.1145/3519935.3519991.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3519935.3519991

[24] Chris Cade, Marten Folkertsma, dan Jordi Weggemans. Kompleksitas masalah hamiltonian lokal terpandu: peningkatan parameter dan perluasan ke keadaan tereksitasi. arXiv pracetak arXiv:2207.10097, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.10097.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10097
arXiv: 2207.10097

[25] Sevag Gharibian, Ryu Hayakawa, François Le Gall, dan Tomoyuki Morimae. Peningkatan hasil kekerasan untuk masalah hamiltonian lokal terbimbing. arXiv pracetak arXiv:2207.10250, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.10250.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10250
arXiv: 2207.10250

[26] James D Whitfield, Jacob Biamonte, dan Alan Aspuru-Guzik. Simulasi struktur elektronik hamiltonians menggunakan komputer kuantum. Fisika Molekuler, 109 (5): 735–750, 2011. https://doi.org/10.1080/00268976.2011.552441.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00268976.2011.552441

[27] Pedro MQ Cruz, Gonçalo Catarina, Ronan Gautier, dan Joaquín Fernández-Rossier. Mengoptimalkan estimasi fase kuantum untuk simulasi keadaan eigen hamiltonian. Sains dan Teknologi Quantum, 5 (4): 044005, 2020. https://doi.org/10.1088/2058-9565/abaa2c.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/abaa2c

[28] John Preskill. Komputasi kuantum di era nisq dan seterusnya. Quantum, 2: 79, 2018. https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79.
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[29] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S Kottmann, Tim Menke, dkk. Algoritma kuantum skala menengah yang berisik. Ulasan Fisika Modern, 94 (1): 015004, 2022. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004

[30] Samson Wang, Enrico Fontana, Marco Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio, dan Patrick J Coles. Dataran tinggi tandus yang disebabkan oleh kebisingan dalam algoritma kuantum variasional. Komunikasi alam, 12 (1): 1–11, 2021. https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6.
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[31] Marco Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio, dan Patrick J Coles. Dataran tinggi tandus yang bergantung pada fungsi biaya di sirkuit kuantum berparametri dangkal. Komunikasi alam, 12 (1): 1–12, 2021a. https:///doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

[32] Edward Grant, Leonard Wossnig, Mateusz Ostaszewski, dan Marcello Benedetti. Strategi inisialisasi untuk mengatasi dataran tinggi tandus di sirkuit kuantum berparametri. Quantum, 3: 214, 2019. https:///doi.org/10.22331/q-2019-12-09-214.
https://doi.org/10.22331/q-2019-12-09-214

[33] Stefan H Sack, Raimel A Medina, Alexios A Michailidis, Richard Kueng, dan Maksym Serbyn. Menghindari dataran tinggi yang tandus menggunakan bayangan klasik. PRX Quantum, 3: 020365, Juni 2022. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.020365.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.020365

[34] Yongdan Yang, Bing-Nan Lu, dan Ying Li. Quantum monte carlo yang dipercepat dengan kesalahan yang dikurangi pada komputer kuantum yang berisik. PRX Quantum, 2 (4): 040361, 2021. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040361.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040361

[35] Guglielmo Mazzola dan Giuseppe Carleo. Tantangan eksponensial dalam algoritma kuantum monte carlo yang tidak memihak dengan komputer kuantum. arXiv pracetak arXiv:2205.09203, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.09203.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.09203
arXiv: 2205.09203

[36] Joonho Lee, David R Reichman, Ryan Babbush, Nicholas C Rubin, Fionn D. Malone, Bryan O'Gorman, dan Huggins. William J. Tanggapan terhadap “tantangan eksponensial dalam algoritma kuantum monte carlo yang tidak memihak dengan komputer kuantum”. arXiv pracetak arXiv:2207.13776, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.13776.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.13776
arXiv: 2207.13776

[37] Ankit Mahajan dan Sandeep Sharma. Fungsi gelombang medan rata-rata jastrow yang diproyeksikan secara simetri dalam monte carlo variasional. Jurnal Kimia Fisika A, 123 (17): 3911–3921, 2019. https://doi.org/10.1021/acs.jpca.9b01583.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jpca.9b01583

[38] Alessandro Roggero, Abhishek Mukherjee, dan Francesco Pederiva. Quantum monte carlo dengan fungsi gelombang cluster berpasangan. Tinjauan Fisik B, 88 (11): 115138, 2013. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.88.115138.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.88.115138

[39] Anders W Sandvik dan Guifre Vidal. Simulasi variasi kuantum monte carlo dengan status jaringan tensor. Surat tinjauan fisik, 99 (22): 220602, 2007. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.99.220602.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.99.220602

[40] DFB Ten Haaf, HJM Van Bemmel, JMJ Van Leeuwen, W Van Saarloos, dan DM Ceperley. Bukti batas atas pada simpul tetap monte carlo untuk fermion kisi. Tinjauan Fisik B, 51 (19): 13039, 1995. https://doi.org/10.1103/physrevb.51.13039.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevb.51.13039

[41] Shiwei Zhang dan Henry Krakauer. Metode kuantum monte carlo menggunakan jalan acak bebas fase dengan determinan slater. Surat tinjauan fisik, 90 (13): 136401, 2003. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.90.136401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.90.136401

[42] Iliya Sabzevari dan Sandeep Sharma. Peningkatan kecepatan dan penskalaan dalam variasi ruang orbit monte carlo. Jurnal teori dan komputasi kimia, 14 (12): 6276–6286, 2018. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b00780.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.8b00780

[43] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio, dkk. Algoritma kuantum variasi. Tinjauan Alam Fisika, 3 (9): 625–644, 2021b. https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[44] Panagiotis Kl Barkoutsos, Jerome F Gonthier, Igor Sokolov, Nikolaj Moll, Gian Salis, Andreas Fuhrer, Marc Ganzhorn, Daniel J Egger, Matthias Troyer, Antonio Mezzacapo, dkk. Algoritme kuantum untuk penghitungan struktur elektronik: hamiltonian lubang partikel dan perluasan fungsi gelombang yang dioptimalkan. Tinjauan Fisik A, 98 (2): 022322, 2018. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.98.022322.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.022322

[45] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, dan John Preskill. Memprediksi banyak properti sistem kuantum dari sedikit pengukuran. Fisika Alam, 16 (10): 1050–1057, 2020. https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7.
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7

[46] Gilles Brassard, Peter Hoyer, Michele Mosca, dan Alain Tapp. Amplifikasi dan estimasi amplitudo kuantum. Matematika Kontemporer, 305: 53–74, 2002. https://doi.org/10.1090/conm/305/05215.
https: / / doi.org/ 10.1090 / conm / 305/05215

[47] Artur K Ekert, Carolina Moura Alves, Daniel KL Oi, Michał Horodecki, Paweł Horodecki, dan Leong Chuan Kwek. Estimasi langsung fungsi linier dan nonlinier keadaan kuantum. Surat tinjauan fisik, 88 (21): 217901, 2002. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.217901.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.88.217901

[48] Sirui Lu, Mari Carmen Bañuls, dan J Ignacio Cirac. Algoritma untuk simulasi kuantum pada energi terbatas. PRX Quantum, 2 (2): 020321, 2021. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020321.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020321

[49] Thomas E O'Brien, Stefano Polla, Nicholas C Rubin, William J Huggins, Sam McArdle, Sergio Boixo, Jarrod R McClean, dan Ryan Babbush. Mitigasi kesalahan melalui estimasi fase terverifikasi. PRX Quantum, 2 (2): 020317, 2021. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020317.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020317

[50] Ian D Kivlichan, Jarrod McClean, Nathan Wiebe, Craig Gidney, Alán Aspuru-Guzik, Garnet Kin-Lic Chan, dan Ryan Babbush. Simulasi kuantum struktur elektronik dengan kedalaman dan konektivitas linier. Surat tinjauan fisik, 120 (11): 110501, 2018. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.110501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.110501

[51] Arne L. Grimsmo, Joshua Combes, dan Ben Q. Baragiola. Komputasi kuantum dengan kode bosonik rotasi-simetris. Fis. Rev.X, 10: 011058, Maret 2020. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.10.011058.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.011058

[52] Zhenyu Cai. Mitigasi kesalahan kuantum menggunakan ekspansi simetri. Kuantum, 5: 548, 2021. https://doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548.
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548

[53] Taisuke Ozaki. Metode O (n) krylov-subspace untuk perhitungan struktur elektronik ab initio skala besar. Tinjauan Fisik B, 74 (24): 245101, 2006. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.74.245101.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.74.245101

[54] Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai, dan Keisuke Fujii. Pemecah eigen kuantum variasi pencarian subruang untuk keadaan tereksitasi. Penelitian Tinjauan Fisik, 1 (3): 033062, 2019. https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.033062.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.1.033062

[55] Kazuhiro Seki dan Seiji Yunoki. Metode kekuatan kuantum dengan superposisi keadaan yang berevolusi seiring waktu. PRX Quantum, 2 (1): 010333, 2021. https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010333.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010333

[56] Cristian L Cortes dan Stephen K Gray. Algoritme subruang kuantum krylov untuk estimasi energi keadaan dasar dan keadaan tereksitasi. Tinjauan Fisik A, 105 (2): 022417, 2022. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.105.022417.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.105.022417

[57] Rongxin Xia dan Sabre Kais. Qubit menggabungkan cluster tunggal dan ganda variasional kuantum eigensolver ansatz untuk perhitungan struktur elektronik. Sains dan Teknologi Quantum, 6 (1): 015001, 2020. https://doi.org/10.1088/2058-9565/abbc74.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abbc74

[58] Timo Felser, Simone Notarnicola, dan Simone Montangero. Ansatz jaringan tensor yang efisien untuk masalah banyak benda kuantum berdimensi tinggi. Surat Tinjauan Fisik, 126 (17): 170603, 2021. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.170603.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.170603

[59] Michael R Wall dan Daniel Neuhauser. Ekstraksi, melalui filter-diagonalisasi, nilai eigen kuantum umum atau frekuensi mode normal klasik dari sejumlah kecil residu atau segmen sinyal waktu singkat. Saya. teori dan aplikasi untuk model dinamika kuantum. Jurnal fisika kimia, 102 (20): 8011–8022, 1995. https:///doi.org/10.1063/1.468999.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.468999

[60] Ethan N.Epperly, Lin Lin, dan Yuji Nakatsukasa. Sebuah teori diagonalisasi subruang kuantum. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 43 (3): 1263–1290, 2022. https://doi.org/10.1137/21M145954X.
https:///doi.org/10.1137/21M145954X

Dikutip oleh

[1] Jinzhao Sun, Suguru Endo, Huiping Lin, Patrick Hayden, Vlatko Vedral, dan Xiao Yuan, “Simulasi Kuantum Perturbatif”, Review Fisik Surat 129 12, 120505 (2022).

[2] Shu Kanno, Hajime Nakamura, Takao Kobayashi, Shigeki Gocho, Miho Hatanaka, Naoki Yamamoto, dan Qi Gao, "Kuantum komputasi kuantum Monte Carlo dengan jaringan tensor hibrida menuju perhitungan struktur elektronik sistem molekuler dan padat berskala besar", arXiv: 2303.18095, (2023).

[3] Yukun Zhang, Yifei Huang, Jinzhao Sun, Dingshun Lv, dan Xiao Yuan, “Quantum Computing Quantum Monte Carlo”, arXiv: 2206.10431, (2022).

[4] Benchen Huang, Nan Sheng, Marco Govoni, dan Giulia Galli, "Simulasi kuantum dari Hamiltonian Fermionik dengan skema pengkodean dan ansatz yang efisien", arXiv: 2212.01912, (2022).

[5] 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, dan Christopher Wever, “Kuantum yang ditingkatkan kuantum Monte Carlo: pandangan industri”, arXiv: 2301.11838, (2023).

[6] Yongdan Yang, Ying Li, Xiaosi Xu, dan Xiao Yuan, “Algoritme hibrida kuantum-klasik yang hemat sumber daya untuk evaluasi kesenjangan energi”, arXiv: 2305.07382, (2023).

Kutipan di atas berasal dari SAO / NASA ADS (terakhir berhasil diperbarui, 2023-08-06 02:04:18). Daftar ini mungkin tidak lengkap karena tidak semua penerbit menyediakan data kutipan yang cocok dan lengkap.

On Layanan dikutip-oleh Crossref tidak ada data tentang karya mengutip ditemukan (upaya terakhir 2023-08-06 02:04:17).

Makalah ini diterbitkan dalam Quantum di bawah Creative Commons Attribution 4.0 Internasional (CC BY 4.0) lisensi. Hak cipta tetap berada pada pemegang hak cipta asli seperti penulis atau lembaganya.

Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
Sumber: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-03-1072/

Stempel Waktu: 3 Agustus 2023

Stempel Waktu: November 7, 2023

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Algoritme kuantum untuk estimasi energi keadaan dasar menggunakan kedalaman sirkuit dengan ketergantungan yang meningkat secara eksponensial pada presisi

Metode Titik Interior yang Kuat untuk Komputasi Tingkat Distribusi Kunci Kuantum

Rasio Amplitudo dan Status Kuantum Jaringan Neural

Abstrak: Analisis Rangkaian Kuantum melalui Simulasi Penstabil Abstrak

Kapan sebuah partikel tiba?

Pembelajaran Hamiltonian yang Kuat dan Efisien

Enkripsi independen perangkat yang aman secara komposisi dengan penghapusan bersertifikat

Menuju Gravitasi Kuantum di Lab Prosesor Kuantum

Kontrol prediktif model untuk persiapan status kuantum yang kuat

Saklar kuantum secara unik ditentukan oleh aksinya pada operasi kesatuan

Tentang Kami

Pencarian Vertikal & Ai

Platform

Tetap Berhubung

Akun