그리드 기반 변이 시간 진화를 위한 양자 알고리즘

그리드 기반 변이 시간 진화를 위한 양자 알고리즘

타임 스탬프 : 12 년 2023 월 12 일 오후 20:XNUMX
소스 노드 : 2932348

폴린 J 올리트로트1, 스벤 잔두라1, 알렉산더 미센1, 아이린 버그하르트2, 로코 마르티나조3,4, 프란체스코 타 치노1및 Ivano Tavernelli1

1IBM Quantum, IBM Research – Zurich, Säumerstrasse 4, 8803 Rüschlikon, Switzerland
2Max-von-Laue-Str. 프랑크푸르트 괴테 대학교 물리 및 이론 화학 연구소 7, D-60438 프랑크푸르트/마인, 독일
3Università degli Studi di Milano 화학과, Via Golgi 19, 20133 Milan, Italy
4Istituto di Scienze e Tecnologie Chimiche “Giulio Natta”, CNR, Via Golgi 19, 20133 밀라노, 이탈리아

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추상

양자 역학 시뮬레이션에는 먼저 양자화된 그리드 인코딩에서 작동하는 양자 알고리즘이 필요합니다. 여기서는 첫 번째 양자화에서 양자 역학을 수행하기 위한 변이 양자 알고리즘을 제안합니다. 변형 접근법에 의해 제공되는 일반적인 회로 깊이 감소 외에도 이 알고리즘은 이전에 제안된 알고리즘에 비해 여러 가지 이점을 누리고 있습니다. 예를 들어, 변형 접근법은 많은 수의 측정이 필요하다는 문제가 있습니다. 그러나 최초의 양자화된 해밀턴인의 그리드 인코딩은 시스템 크기에 관계없이 위치 및 운동량 기반의 측정만 필요합니다. 따라서 변형 접근법과의 결합은 특히 매력적입니다. 더욱이, Trotterized된 첫 번째 양자화된 Hamiltonian을 양자 게이트로 하드 분해하는 한계를 극복하기 위해 경험적 변형 형식을 사용할 수 있습니다. 우리는 이 양자 알고리즘을 2차원과 2차원의 여러 시스템의 역학에 적용합니다. 우리의 시뮬레이션은 이전에 관찰된 변동 시간 전파 접근법의 수치적 불안정성을 나타냅니다. 추가 $mathcal{O}(MN^XNUMX)$ XNUMX큐비트 게이트 비용으로 부분 공간 대각선화를 통해 어떻게 크게 감쇠할 수 있는지 보여줍니다. 여기서 $M$은 차원 수이고 $N^M$은 합계입니다. 그리드 포인트 수.

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