1Freie Universität Berlin, 복합 양자 시스템을위한 달렘 센터, 14195 베를린, 독일
2집적 회로 연구소, 오스트리아 린츠 요하네스 케플러 대학교
3양자 컴퓨팅 및 통신 기술 센터, 양자 소프트웨어 및 정보 센터, 시드니 공과대학교, NSW 2007, 호주
4Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie, Hahn-Meitner-Platz 1, 14109 베를린, 독일
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추상
양자 컴퓨터에서 양자 프로세스를 시뮬레이션하는 양자 시뮬레이션은 응집 물질 물리학, 양자 화학 및 재료 과학 문제를 효율적으로 시뮬레이션하기 위한 경로를 제시합니다. 대부분의 양자 시뮬레이션 알고리즘은 결정론적이지만 최근 아이디어가 급증하면서 무작위화가 알고리즘 성능에 큰 이점을 줄 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구에서는 LCU(선형 조합 단위) 알고리즘 또는 양자 오류에 사용되는 무작위 컴파일의 장점과 고차 다중곱 공식의 장점을 결합하는 양자 시뮬레이션 방식을 소개합니다. 반면 완화. 이를 통해 우리는 프로그래밍 가능한 양자 시뮬레이터에 유용할 것으로 예상되는 무작위 샘플링 프레임워크를 제안하고 이에 맞춰진 두 가지 새로운 다중 곱 수식 알고리즘을 제시합니다. 우리의 프레임워크는 표준 LCU 방법을 사용하여 다중 곱 공식을 구현하는 데 필요한 눈에 띄지 않는 진폭 증폭의 필요성을 우회하여 회로 깊이를 줄입니다. 이는 본격적인 수행 대신 양자 시스템의 역학을 추정하는 데 사용되는 초기 양자 컴퓨터에 특히 유용합니다. 양자 위상 추정. 우리의 알고리즘은 회로 깊이에 따라 기하급수적으로 줄어드는 시뮬레이션 오류를 달성합니다. 이들의 기능을 확증하기 위해 우리는 엄격한 성능 한계와 무작위 샘플링 절차의 집중을 증명합니다. 우리는 페르미온 시스템과 Sachdev-Ye-Kitaev 모델을 포함하여 해밀턴의 물리적으로 의미 있는 몇 가지 예에 대한 접근 방식의 기능을 보여줍니다. 이 방법은 노력에 유리한 확장을 제공합니다.
주요 이미지: 관찰 가능 항목의 역학을 추정하기 위해 도입된 무작위 샘플링 프레임워크의 개요입니다. 중요도 샘플링을 위한 다중 곱 공식을 준비한 후 작업의 알고리즘 1을 실행하여 이를 간단하고 무작위 방식으로 구현할 수 있습니다. 이 개요는 이미 시간 진화에 대한 사용과 관찰 가능 항목의 역학 추정에 대해 암시하고 있지만 이러한 결과는 일반적인 다중 곱 공식에 적용됩니다.
인기 요약
그러나 여기에는 양자 다체 시스템 시뮬레이션 작업을 더 쉽게 만드는 새로운 핵심 요소가 있습니다. 바로 무작위성입니다. 모든 실행에서 올바른 결과를 이끌어내기 위해 알고리즘에 요구하는 것은 너무 많은 일입니다. 대신, 평균적으로만 정확하다는 것이 훨씬 더 자원 효율적입니다.
결과적으로 우리는 게이트를 무작위로 적용하여 평균적으로 고차 체계에 필요한 원하는 중첩을 생성하여 보다 정확한 구현을 제안합니다. 우리는 이 무작위 컴파일을 통해 복잡한 양자 회로가 필요하지 않으면서도 보다 정확하고 고차적인 방식의 이점을 유지한다는 것을 발견했습니다.
이 연구는 프로그래밍 가능한 양자 장치의 중간 영역에서 이미 양자 시뮬레이터를 실현 가능하게 만드는 새로운 기술을 소개합니다. 따라서 단기 및 중기 장치에 더 적합합니다. 비교적 단순하기 때문에 우리의 체계는 프로그래밍 가능한 양자 시뮬레이터에도 적용될 수 있습니다. 개발된 프레임워크 내에는 바닥 상태를 결정하는 보다 효율적인 방법과 같은 새로운 방법에 대한 많은 잠재력이 있습니다.
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