W pełni oparty na obwodach algorytm kwantowy dla stanów wzbudzonych w chemii kwantowej

W pełni oparty na obwodach algorytm kwantowy dla stanów wzbudzonych w chemii kwantowej

Znacznik czasu: 4 stycznia 2024 9:05
Węzeł źródłowy: 3046391

Jingwei Wen1,2, Zhengan Wang3, Chitong Chen4,5, Junxiang Xiao1, Hang Li3, Ling Qian2, Zhiguo Huang2, Heng Fan3,4, Shiji Wei3i Guilu Longa1,3,6,7

1Państwowe Kluczowe Laboratorium Niskowymiarowej Fizyki Kwantowej i Wydział Fizyki, Uniwersytet Tsinghua, Pekin 100084, Chiny
2China Mobile (Suzhou) Software Technology Company Limited, Suzhou 215163, Chiny
3Pekińska Akademia Nauk Informacji Kwantowej, Pekin 100193, Chiny
4Instytut Fizyki, Chińska Akademia Nauk, Pekin 100190, Chiny
5Szkoła Nauk Fizycznych, Uniwersytet Chińskiej Akademii Nauk, Pekin 100190, Chiny
6Frontier Science Center for Quantum Information, Pekin 100084, Chiny
7Narodowe Centrum Badań nad Informatyką i Technologią w Pekinie, Pekin 100084, Chiny

Czy ten artykuł jest interesujący czy chcesz dyskutować? Napisz lub zostaw komentarz do SciRate.

Abstrakcyjny

Wykorzystanie komputera kwantowego do badania chemii kwantowej jest obecnie ważną dziedziną badań. Oprócz szeroko zbadanych problemów stanu podstawowego, określenie stanów wzbudzonych odgrywa kluczową rolę w przewidywaniu i modelowaniu reakcji chemicznych i innych procesów fizycznych. Tutaj proponujemy niewariacyjny algorytm kwantowy oparty na pełnym obwodzie do uzyskiwania widma stanu wzbudzonego hamiltonianu chemii kwantowej. W porównaniu z poprzednimi algorytmami wariacyjnymi hybrydy klasycznie-kwantowej, nasza metoda eliminuje klasyczny proces optymalizacji, zmniejsza koszty zasobów spowodowane interakcją między różnymi systemami i osiąga szybszy stopień zbieżności i większą odporność na szumy bez jałowego płaskowyżu. Aktualizacja parametrów w celu określenia następnego poziomu energii jest oczywiście zależna od wyników pomiaru energii poprzedniego poziomu energii i może być zrealizowana jedynie poprzez modyfikację procesu przygotowania stanu systemu pomocniczego, wprowadzając niewielki dodatkowy narzut zasobów. Przedstawiono symulacje numeryczne algorytmu z cząsteczkami wodoru, LiH, H2O i NH3. Ponadto oferujemy eksperymentalną demonstrację algorytmu na nadprzewodzącej platformie obliczeń kwantowych, a wyniki wykazują dobrą zgodność z oczekiwaniami teoretycznymi. Algorytm może być szeroko stosowany do różnych problemów wyznaczania widma Hamiltona na odpornych na uszkodzenia komputerach kwantowych.

Wyróżniony obraz: Układ kwantowy do realizacji algorytmu FQESS.

Popularne podsumowanie

Proponujemy pełny algorytm kwantowego solwera stanu wzbudzonego (FQESS) do wydajnego i stałego określania widma hamiltonianu chemii na potrzeby przyszłych obliczeń kwantowych odpornych na błędy. W porównaniu z hybrydowymi algorytmami wariacyjnymi klasycznie-kwantowej, nasza metoda eliminuje proces optymalizacji w klasycznych komputerach, a aktualizację parametrów dla różnych poziomów energii można w prosty sposób zrealizować poprzez modyfikację procesu przygotowania stanu układu pomocniczego w oparciu o pomiar energii poprzedniej energii. poziomie, który jest eksperymentalnie przyjazny. Co więcej, niewariacyjny charakter może zapewnić zbieżność algorytmu do stanów docelowych w kierunku najszybszego opadania gradientu, unikając zjawiska jałowego plateau. Nasza praca stanowi ostatni etap rozwiązywania problemów chemii kwantowej w oparciu o różne układy algorytmów.

► Dane BibTeX

► Referencje

[1] Pawła Benioffa. Komputer jako system fizyczny: mikroskopijny, hamiltonowski model komputerów kwantowo-mechanicznych reprezentowany przez maszyny Turinga. Journal of Statistic Physica, 22 (5): 563–591, 1980. 10.1007/​BF01011339.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01011339

[2] Richarda P Feynmana. Symulacja fizyki za pomocą komputerów. Int J. Theor Phys, 21 (1): 467–488, 1982. 10.1007/​BF02650179.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF02650179

[3] Piotr W Szor. Algorytmy czasu wielomianowego dla rozkładu na czynniki pierwsze i logarytmów dyskretnych na komputerze kwantowym. Przegląd SIAM, 41 (2): 303–332, 1999. 10.1137/​S0036144598347011.
https: / / doi.org/ 10.1137 / S0036144598347011

[4] Lov K Grover. Mechanika kwantowa pomaga w poszukiwaniu igły w stogu siana. Listy z przeglądu fizycznego, 79 (2): 325, 1997. 10.1103 / PhysRevLett.79.325.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.79.325

[5] Gui Lu Long, Yan Song Li, Wei Lin Zhang i Li Niu. Dopasowanie fazowe w poszukiwaniach kwantowych. Physics Letters A, 262 (1): 27–34, 1999. 10.1016/​S0375-9601(99)00631-3.
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0375-9601(99)00631-3

[6] Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim i Seth Lloyd. Algorytm kwantowy dla liniowych układów równań. Listy dotyczące przeglądu fizycznego, 103 (15): 150502, 2009. 10.1103/​PhysRevLett.103.150502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502

[7] Yiğit Subaşı, Rolando D Somma i Davide Orsucci. Algorytmy kwantowe dla układów równań liniowych inspirowane adiabatycznym obliczeniami kwantowymi. Listy z przeglądu fizycznego, 122 (6): 060504, 2019. 10.1103/​PhysRevLett.122.060504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.060504

[8] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P Olson, Matthias Degroote, Peter D Johnson, Mária Kieferová, Ian D Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya i in. Chemia kwantowa w dobie informatyki kwantowej. Przeglądy chemiczne, 119 (19): 10856–10915, 2019. 10.1021/​acs.chemrev.8b00803.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.8b00803

[9] Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C. Benjamin i Xiao Yuan. Kwantowa chemia obliczeniowa. Recenzje Modern Physics, 92 (1): 015003, 2020. 10.1103/​RevModPhys.92.015003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

[10] Bela Bauer, Sergey Bravyi, Mario Motta i Garnet Kin-Lic Chan. Algorytmy kwantowe dla chemii kwantowej i nauki o materiałach kwantowych. Chemical Reviews, 120 (22): 12685–12717, 2020. 10.1021 / acs.chemrev.9b00829.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.9b00829

[11] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik i Jeremy L O'brien. Wariacyjny solver wartości własnej na fotonicznym procesorze kwantowym. Komunikaty przyrodnicze, 5 (1): 1–7, 2014. 10.1038/​ncomms5213.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[12] Peter JJ O'Malley, Ryan Babbush, Ian D Kivlichan, Jonathan Romero, Jarrod R McClean, Rami Barends, Julian Kelly, Pedram Roushan, Andrew Tranter, Nan Ding i in. Skalowalna kwantowa symulacja energii molekularnych. Physical Review X, 6 (3): 031007, 2016. 10.1103/​PhysRevX.6.031007.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031007

[13] Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M Chow i Jay M Gambetta. Wydajne sprzętowo wariacyjne kwantowe narzędzie własne dla małych cząsteczek i magnesów kwantowych. Przyroda, 549 (7671): 242–246, 2017. 10.1038/​natura23879.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

[14] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Łukasz Cincio i in. Wariacyjne algorytmy kwantowe. Nature Reviews Physics, strony 1–20, 2021. 10.1038/​s42254-021-00348-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

[15] Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh i TE O'Brien. Niskie koszty łagodzenia błędów poprzez weryfikację symetrii. Przegląd fizyczny A, 98 (6): 062339, 2018. 10.1103/​PhysRevA.98.062339.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

[16] Harper R. Grimsley, Sophia E. Economou, Edwin Barnes i Nicholas J. Mayhall. Adaptacyjny algorytm wariacyjny do dokładnych symulacji molekularnych na komputerze kwantowym. Komunikacja przyrodnicza, 10 (1): 1–9, 2019. 10.1038/​s41467-019-10988-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-019-10988-2

[17] Ho Lun Tang, VO Shkolnikov, George S. Barron, Harper R. Grimsley, Nicholas J. Mayhall, Edwin Barnes i Sophia E. Economou. qubit-adapt-vqe: Algorytm adaptacyjny do konstruowania wydajnej sprzętowo odpowiedzi na procesorze kwantowym. PRX Quantum, 2 (2): 020310, 2021. 10.1103/​PRXQuantum.2.020310.
https: // doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020310

[18] Mateusz Ostaszewski, Edward Grant i Marcello Benedetti. Optymalizacja struktury sparametryzowanych obwodów kwantowych. Quantum, 5: 391, 2021. 10.22331/​q-2021-01-28-391.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-28-391

[19] Shijie Wei, Hang Li i GuiLu Long. Pełny kwantowy solver eigensolver do symulacji chemii kwantowej. Badania, 2020, 2020. 10.34133/​2020/​1486935.
https: / / doi.org/ 10.34133 / 2020/1486935

[20] Patrick Rebentrost, Maria Schuld, Leonard Wossnig, Francesco Petruccione i Seth Lloyd. Kwantowe zejście gradientowe i metoda Newtona dla optymalizacji wielomianów z ograniczeniami. New Journal of Physics, 21 (7): 073023, 2019. 10.1088/​1367-2630/​ab2a9e.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​ab2a9e

[21] Oscar Higgott, Daochen Wang i Stephen Brierley. Wariacyjne obliczenia kwantowe stanów wzbudzonych. Quantum, 3: 156, 2019. 10.22331/​q-2019-07-01-156.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-01-156

[22] Tyson Jones, Suguru Endo, Sam McArdle, Xiao Yuan i Simon C. Benjamin. Wariacyjne algorytmy kwantowe do wykrywania widm hamiltonowych. Przegląd fizyczny A, 99 (6): 062304, 2019. 10.1103/​PhysRevA.99.062304.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062304

[23] Ken M. Nakanishi, Kosuke Mitarai i Keisuke Fujii. Kwantowy wariacyjny solwer własny w przeszukiwaniu podprzestrzeni dla stanów wzbudzonych. Badania przeglądu fizycznego, 1 (3): 033062, 2019. 10.1103/​PhysRevResearch.1.033062.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.1.033062

[24] Robert M. Parrish, Edward G. Hohenstein, Peter L. McMahon i Todd J. Martínez. Kwantowe obliczenia przejść elektronowych przy użyciu wariacyjnego kwantowego solwera własnego. Listy z przeglądu fizycznego, 122 (23): 230401, 2019. 10.1103/​PhysRevLett.122.230401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.230401

[25] Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter i Wibe A De Jong. Hybrydowa hierarchia kwantowo-klasyczna do łagodzenia dekoherencji i wyznaczania stanów wzbudzonych. Przegląd fizyczny A, 95 (4): 042308, 2017. 10.1103/​PhysRevA.95.042308.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.95.042308

[26] James I Colless, Vinay V Ramasesh, Dar Dahlen, Machiel S Blok, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jarrod R. McClean, Jonathan Carter, Wibe A de Jong i Irfan Siddiqi. Obliczanie widm molekularnych na procesorze kwantowym za pomocą algorytmu odpornego na błędy. Przegląd fizyczny X, 8 (1): 011021, 2018. 10.1103/​PhysRevX.8.011021.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.011021

[27] Pejman Jouztani, Stefan Bringuier i Mark Kostuk. Metoda wyznaczania stanów wzbudzonych do obliczeń kwantowych. Przedruk arXiv arXiv:1908.05238, 2019. 10.48550/​arXiv.1908.05238.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1908.05238
arXiv: 1908.05238

[28] Pauline J Ollitrault, Abhinav Kandala, Chun-Fu Chen, Panagiotis Kl Barkoutsos, Antonio Mezzacapo, Marco Pistoia, Sarah Sheldon, Stefan Woerner, Jay M Gambetta i Ivano Tavernelli. Kwantowe równanie ruchu do obliczania energii wzbudzenia molekularnego w hałaśliwym procesorze kwantowym. Badania przeglądu fizycznego, 2 (4): 043140, 2020. 10.1103/​PhysRevResearch.2.043140.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.043140

[29] Dan-Bo Zhang, Bin-Lin Chen, Zhan-Hao Yuan i Tao Yin. Wariacyjne kwantowe solwery własne metodą minimalizacji wariancji. Chinese Physics B, 31 (12): 120301, 2022. 10.1088/​1674-1056/​ac8a8d.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1674-1056/​ac8a8d

[30] Saad Yalouz, Emiel Koridon, Bruno Senjean, Benjamin Lasorne, Francesco Buda i Lucas Visscher. Analityczne nieadiabatyczne sprzężenia i gradienty w ramach uśrednionego stanu, zoptymalizowanego pod kątem orbity wariacyjnego kwantowego solwera własnego. Journal of Chemical Theory and Computation, 18 (2): 776–794, 2022. 10.1021/​acs.jctc.1c00995.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.1c00995

[31] Jingwei Wen, Dingshun Lv, Man-Hong Yung i Gui-Lu Long. Wariacyjna deflacja z pakietem kwantowym dla dowolnych stanów wzbudzonych. Inżynieria kwantowa, strona e80, 2021. 10.1002/​que2.80.
https://​/​doi.org/​10.1002/​que2.80

[32] Pascuala Jordana i Eugene’a Paula Wignera. über das paulische äquivalenzverbot. W Dziełach zebranych Eugene’a Paula Wignera, strony 109–129. Springer, 1993. 10.1007/​978-3-662-02781-3_9.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-662-02781-3_9

[33] Sergey B Bravyi i Aleksiej Yu Kitaev. Fermionowe obliczenia kwantowe. Annals of Physics, 298 (1): 210–226, 2002. 10.1006/​aphy.2002.6254.
https: / / doi.org/ 10.1006 / aphy.2002.6254

[34] Długie Gui-Lu. Ogólna zasada interferencji kwantowej i komputer dualności. Communications in Theoretical Physics, 45 (5): 825, 2006. 10.1088/​0253-6102/​45/​5/​013.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​45/​5/​013

[35] Long Gui-Lu i Liu Yang. Obliczenia dualne w komputerach kwantowych. Communications in Theoretical Physics, 50 (6): 1303, 2008. 10.1088/​0253-6102/​50/​6/​11.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​50/​6/​11

[36] Long Gui-Lu, Liu Yang i Wang Chuan. Dopuszczalne uogólnione bramki kwantowe. Communications in Theoretical Physics, 51 (1): 65, 2009. 10.1088/​0253-6102/​51/​1/​13.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0253-6102/​51/​1/​13

[37] Andrew M. Childs i Nathan Wiebe. Symulacja Hamiltona z wykorzystaniem kombinacji liniowych operacji unitarnych. przedruk arXiv arXiv:1202.5822, 2012. 10.48550/​arXiv.1202.5822.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1202.5822
arXiv: 1202.5822

[38] Jingwei Wen, Chao Zheng, Xiangyu Kong, Shijie Wei, Tao Xin i Guilu Long. Eksperymentalna demonstracja cyfrowej symulacji kwantowej ogólnego układu $mathcal{PT}$-symetrycznego. Przegląd fizyczny A, 99 (6): 062122, 2019. 10.1103/​PhysRevA.99.062122.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062122

[39] Jingwei Wen, Guoqing Qin, Chao Zheng, Shijie Wei, Xiangyu Kong, Tao Xin i Guilu Long. Obserwacja przepływu informacji w układzie anty-$mathcal{PT}$-symetrycznym ze spinami jądrowymi. npj Quantum Information, 6 (1): 1–7, 2020. 10.1038/​s41534-020-0258-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-0258-4

[40] Gui-Lu Long i Yang Sun. Efektywny schemat inicjalizacji rejestru kwantowego dowolnym nałożonym stanem. Przegląd fizyczny A, 64 (1): 014303, 2001. 10.1103/​PhysRevA.64.014303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.64.014303

[41] Vittorio Giovannetti, Seth Lloyd i Lorenzo Maccone. Kwantowa pamięć o dostępie swobodnym. Fizyczne pisma przeglądowe, 100 (16): 160501, 2008. 10.1103/​PhysRevLett.100.160501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.100.160501

[42] Gilles Brassard, Peter Hoyer, Michele Mosca i Alain Tapp. Amplifikacja i estymacja amplitudy kwantowej. Współczesna matematyka, 305: 53–74, 2002. 10.1090 / conm / 305/05215.
https: / / doi.org/ 10.1090 / conm / 305/05215

[43] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve, Robin Kothari i Rolando D. Somma. Symulacja dynamiki Hamiltona za pomocą skróconego szeregu Taylora. Listy z przeglądu fizycznego, 114 (9): 090502, 2015. 10.1103/​PhysRevLett.114.090502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.090502

[44] Tao Xin, Shi-Jie Wei, Julen S Pedernales, Enrique Solano i Gui-Lu Long. Kwantowa symulacja kanałów kwantowych w jądrowym rezonansie magnetycznym. Przegląd fizyczny A, 96 (6): 062303, 2017. 10.1103/​PhysRevA.96.062303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.96.062303

[45] Shi-Jie Wei, Tao Xin i Gui-Lu Long. Wydajna symulacja uniwersalnego kanału kwantowego w komputerze kwantowym IBM w chmurze. Science China Physics, Mechanics & Astronomy, 61 (7): 1–10, 2018. 10.1007/​s11433-017-9181-9.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11433-017-9181-9

[46] Mario Napolitano, Marco Koschorreck, Brice Dubost, Naeimeh Behbood, RJ Sewell i Morgan W. Mitchell. Metrologia kwantowa oparta na interakcjach pokazująca skalowanie poza granicą Heisenberga. Natura, 471 (7339): 486–489, 2011. 10.1038/​nature09778.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature09778

[47] Szczegółowe informacje na temat platformy chmurowej Quafu można znaleźć na stronie internetowej, githubie i dokumencie.
http://​/​quafu.baqis.ac.cn/​

[48] Jiangfeng Du, Nanyang Xu, Xinhua Peng, Pengfei Wang, Sanfeng Wu i Dawei Lu. Implementacja Nmr molekularnej symulacji kwantowej wodoru z przygotowaniem stanu adiabatycznego. Listy z przeglądu fizycznego, 104 (3): 030502, 2010. 10.1103/​PhysRevLett.104.030502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.104.030502

[49] Majsum Panju. Iteracyjne metody obliczania wartości własnych i wektorów własnych. przedruk arXiv arXiv:1105.1185, 2011. 10.48550/​arXiv.1105.1185.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1105.1185
arXiv: 1105.1185

Cytowany przez

[1] Jingwei Wen, Chao Zheng, Zhiguo Huang i Ling Qian, „Bez iteracji cyfrowa symulacja kwantowa ewolucji w czasie urojonym w oparciu o przybliżoną ekspansję jednostkową”, EPL (listy eurofizyczne) 141 6, 68001 (2023).

[2] Bozhi Wang, Jingwei Wen, Jiawei Wu, Haonan Xie, Fan Yang, Shijie Wei i Gui-lu Long, „W pełni zasilany kwantowy solver eigen dla struktur pasm energetycznych”, arXiv: 2308.03134, (2023).

[3] Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Shu-Qian Shen, Ming Li, Zhi-Xi Wang i Shao-Ming Fei, „Ulepszony iteracyjny algorytm kwantowy do przygotowania stanu podstawowego”, arXiv: 2210.08454, (2022).

[4] Xin Yi, Jia-Cheng Huo, Yong-Pan Gao, Ling Fan, Ru Zhang i Cong Cao, „Iteracyjny algorytm kwantowy do optymalizacji kombinatorycznej w oparciu o gradient kwantowy”, Wyniki z Fizyka 56, 107204 (2024).

Powyższe cytaty pochodzą z Reklamy SAO / NASA (ostatnia aktualizacja pomyślnie 2024-01-04 14:13:50). Lista może być niekompletna, ponieważ nie wszyscy wydawcy podają odpowiednie i pełne dane cytowania.

Nie można pobrać Przywołane przez Crossref dane podczas ostatniej próby 2024-01-04 14:13:48: Nie można pobrać cytowanych danych dla 10.22331 / q-2024-01-04-1219 z Crossref. Jest to normalne, jeśli DOI zostało niedawno zarejestrowane.

Niniejszy artykuł opublikowano w Quantum pod Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe (CC BY 4.0) licencja. Prawa autorskie należą do pierwotnych właścicieli praw autorskich, takich jak autorzy lub ich instytucje.

Znak czasu:

Więcej z Dziennik kwantowy