Квантовые алгоритмы Монте-Карло для фермионов

Переиздано Платоном

Читают: 0

Высшая школа Китайской академии инженерной физики, Пекин 100193, Китай

Находите эту статью интересной или хотите обсудить? Scite или оставить комментарий на SciRate.

Абстрактные

Квантовые вычисления — это многообещающий способ систематического решения давней вычислительной проблемы, связанной с основным состоянием фермионной системы многих тел. Было предпринято много усилий для реализации определенных форм квантового преимущества в этой проблеме, например, разработка вариационных квантовых алгоритмов. Недавняя работа Huggins et al. В [1] сообщается о новом кандидате, то есть о квантово-классическом гибридном алгоритме Монте-Карло с уменьшенным смещением по сравнению с его полностью классическим аналогом. В этой статье мы предлагаем семейство масштабируемых алгоритмов Монте-Карло с квантовой поддержкой, в которых квантовый компьютер используется с минимальными затратами и при этом может уменьшить смещение. Включив байесовский подход к выводу, мы можем добиться этого квантово-облегченного уменьшения смещения с гораздо меньшими затратами на квантовые вычисления, чем использование эмпирического среднего значения при оценке амплитуды. Кроме того, мы показываем, что гибридная структура Монте-Карло является общим способом подавления ошибок в основном состоянии, полученных из классических алгоритмов. Наша работа предоставляет набор инструментов Монте-Карло для квантово-расширенного расчета фермионных систем на квантовых устройствах ближнего времени.

► Данные BibTeX

@article{Xu2023Quantum Assistance, doi = {10.22331/q-2023-08-03-1072}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-03-1072}, title = {Quantum- при содействии алгоритмов {M}onte {C}arlo для фермионов}, автор = {Xu, Xiaosi и Li, Ying}, журнал = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, издатель = {{Verein zur F{ «{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, том = {7}, страницы = {1072}, месяц = август, год = {2023} }

► Рекомендации

[1] Уильям Дж. Хаггинс, Брайан А. О'Горман, Николас С. Рубин, Дэвид Р. Райхман, Райан Баббуш и Джунхо Ли. Беспристрастный фермионный квантовый метод Монте-Карло с квантовым компьютером. Nature, 603 (7901): 416–420, 2022. https:///doi.org/10.1038/s41586-021-04351-z.
HTTPS: / / doi.org/ 10.1038 / s41586-021-04351-г

[2] Райан Баббуш, Доминик В. Берри, Ян Д. Кивличан, Энни И. Вей, Питер Дж. Лав и Алан Аспуру-Гузик. Экспоненциально более точное квантовое моделирование фермионов при вторичном квантовании. New Journal of Physics, 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] Сэм МакАрдл, Сугуру Эндо, Алан Аспуру-Гузик, Саймон С. Бенджамин и Сяо Юань. Квантовая вычислительная химия. Обзоры современной физики, 92 (1): 015003, 2020. https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.92.015003.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

[4] Раффаэле Реста. Проявления ягодной фазы в молекулах и конденсированных средах. Journal of Physics: Condensed Matter, 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] Линчжэнь Го и Пэнфэй Лян. Физика конденсированного состояния в кристаллах времени. New Journal of Physics, 22 (7): 075003, 2020. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab9d54.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab9d54

[6] Жан-Пьер Жекенн, А Лежен и Клод Мао. Теория многих тел ядерной материи. Отчеты по физике, 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] Дж. Карлсон, Стефано Гандольфи, Франческо Педерива, Стивен С. Пипер, Рокко Скьявилла, К.Е. Шмидт и Роберт Б. Виринга. Квантовые методы Монте-Карло в ядерной физике. Обзоры современной физики, 87 (3): 1067, 2015. https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.87.1067.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.87.1067

[8] Владимир Миранский и Игорь Шовковый. Квантовая теория поля в магнитном поле: от квантовой хромодинамики до полуметаллов графена и дирака. Отчеты по физике, 576: 1–209, 2015 г. https:///doi.org/10.1016/j.physrep.2015.02.003.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.physrep.2015.02.003

[9] Стэнли Дж. Бродский, Ханс-Кристиан Паули и Стивен С. Пински. Квантовая хромодинамика и другие теории поля на световом конусе. Отчеты по физике, 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] Габриэль Котляр, Сергей Ю. Саврасов, Кристьян Хауле, Виктор С. Удовенко, О. Парколле и К. А. Марианетти. Расчеты электронной структуры с помощью динамической теории среднего поля. Обзоры современной физики, 78 (3): 865, 2006. https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.78.865.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.78.865

[11] Джон В. Негеле. Теория среднего поля строения и динамики ядра. Обзоры современной физики, 54 (4): 913, 1982. https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.54.913.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.54.913

[12] Рафаэль Гвардиола. Методы Монте-Карло в квантовых теориях многих тел. В «Микроскопических квантовых теориях многих тел и их приложениях», стр. 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 и Guifre Vidal. Классическое моделирование квантовых систем многих тел с древовидной тензорной сетью. Физический обзор a, 74 (2): 022320, 2006. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.74.022320.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.74.022320

[14] Ши-Джу Ран, Анджело Пига, Ченг Пэн, Ган Су и Мацей Левенштейн. Системы с малым числом тел охватывают физику многих тел: тензорный сетевой подход. Physical Review B, 96 (15): 155120, 2017. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.96.155120.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.96.155120

[15] Дрю Креал. Обзор последовательных методов Монте-Карло для экономики и финансов. Эконометрические обзоры, 31 (3): 245–296, 2012. https:///doi.org/10.1080/07474938.2011.607333.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 07474938.2011.607333

[16] Лиав И Батан, Грегори Д. Графф и Томас Х. Брэдли. Технико-экономический и вероятностный анализ методом Монте-Карло системы производства биотоплива из микроводорослей. Технология биоресурсов, 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] Чжэн-Чжи Сунь, Ченг Пэн, Дин Лю, Ши-Джу Ран и Ган Су. Модель классификации генеративной тензорной сети для машинного обучения с учителем. Physical Review B, 101 (7): 075135, 2020. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.101.075135.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.101.075135

[18] Тошиюки Танака. Теория среднего поля машинного обучения Больцмана. Physical Review E, 58 (2): 2302, 1998. https:///doi.org/10.1103/PhysRevE.58.2302.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.58.2302

[19] Брайан М. Остин, Дмитрий Ю. Зубарев и Уильям А. Лестер-младший. Квантовый метод Монте-Карло и родственные подходы. Химические обзоры, 112 (1): 263–288, 2012. https:///doi.org/10.1021/cr2001564.
https:///doi.org/10.1021/cr2001564

[20] Херардо Ортис, Джеймс Э. Губернатис, Эмануэль Книлл и Рэймонд Лафламм. Квантовые алгоритмы для фермионного моделирования. Physical Review A, 64 (2): 022319, 2001. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.64.022319.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.64.022319

[21] Марио Мотта и Шивэй Чжан. Ab initio расчеты молекулярных систем квантовым методом Монте-Карло с дополнительным полем. Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная молекулярная наука, 8 (5): e1364, 2018. https:///doi.org/10.1002/wcms.1364.
https: / / doi.org/ 10.1002 / wcms.1364

[22] Ник С Блант. Аппроксимации с фиксированными и частичными узлами в детерминантном пространстве Слейтера для молекул. Журнал химической теории и вычислений, 17 (10): 6092–6104, 2021. https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00500.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.1c00500

[23] Севаг Гарибян и Франсуа Ле Галль. Деквантование квантового преобразования сингулярных значений: твердость и приложения к квантовой химии и гипотеза квантового pcp. В материалах 54-го ежегодного симпозиума ACM SIGACT по теории вычислений, страницы 19–32, 2022 г. https:///doi.org/10.1145/3519935.3519991.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3519935.3519991

[24] Крис Кейд, Мартен Фолкертсма и Хорди Веггеманс. Сложность управляемой локальной гамильтоновой задачи: улучшенные параметры и расширение на возбужденные состояния. Препринт arXiv arXiv:2207.10097, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10097.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10097
Arxiv: 2207.10097

[25] Севаг Гарибян, Рю Хаякава, Франсуа Ле Галль и Томоюки Моримаэ. Улучшены результаты определения твердости для управляемой локальной гамильтоновой задачи. Препринт arXiv arXiv:2207.10250, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10250.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.10250
Arxiv: 2207.10250

[26] Джеймс Д. Уитфилд, Джейкоб Биамонте и Алан Аспуру-Гузик. Моделирование гамильтонианов электронной структуры с помощью квантовых компьютеров. Молекулярная физика, 109 (5): 735–750, 2011. https:///doi.org/10.1080/00268976.2011.552441.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 00268976.2011.552441

[27] Педро М. К. Крус, Гонсало Катарина, Ронан Готье и Хоакин Фернандес-Россье. Оптимизация оценки квантовой фазы для моделирования собственных гамильтоновых состояний. Quantum Science and Technology, 5 (4): 044005, 2020. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abaa2c.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abaa2c

[28] Джон Прескилл. Квантовые вычисления в эпоху nisq и за ее пределами. 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] Кишор Бхарти, Альба Сервера-Лиерта, Тхи Ха Кьяу, Тобиас Хауг, Самнер Альперин-Ли, Абхинав Ананд, Матиас Дегроот, Германни Хеймонен, Якоб С. Коттманн, Тим Менке и др. Шумные квантовые алгоритмы среднего масштаба. Обзоры современной физики, 94 (1): 015004, 2022. https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004

[30] Самсон Ван, Энрико Фонтана, Марко Сересо, Кунал Шарма, Акира Соне, Лукаш Чинчио и Патрик Джей Коулз. Бесплодные плато, индуцированные шумом, в вариационных квантовых алгоритмах. Nature Communications, 12 (1): 1–11, 2021. https:///doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6.
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[31] Марко Сересо, Акира Соне, Тайлер Волкофф, Лукаш Синчио и Патрик Джей Коулз. Бесплодные плато, зависящие от функции стоимости, в неглубоких параметризованных квантовых схемах. Связи с природой, 12 (1): 1–12, 2021а. https:///doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w.
HTTPS: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-ш

[32] Эдвард Грант, Леонард Воссниг, Матеуш Осташевский и Марчелло Бенедетти. Стратегия инициализации для устранения бесплодных плато в параметризованных квантовых схемах. 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] Стефан Х. Сак, Раймель А. Медина, Алексиос А. Михайлидис, Ричард Куенг и Максим Сербин. Избегайте бесплодных плато, используя классические тени. PRX Quantum, 3: 020365, июнь 2022 г. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.020365.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.020365

[34] Юндан Ян, Бин-Нан Лу и Ин Ли. Ускоренный квантовый метод Монте-Карло с уменьшенной ошибкой на шумном квантовом компьютере. PRX Quantum, 2 (4): 040361, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040361.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040361

[35] Гульельмо Маццола и Джузеппе Карлео. Экспоненциальные проблемы в несмещении квантовых алгоритмов Монте-Карло с квантовыми компьютерами. Препринт arXiv arXiv:2205.09203, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.09203.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.09203
Arxiv: 2205.09203

[36] Джунхо Ли, Дэвид Р. Райхман, Райан Баббуш, Николас С. Рубин, Фионн Д. Мэлоун, Брайан О'Горман и Хаггинс. Уильям Дж. Ответ на «экспоненциальные проблемы в беспристрастных квантовых алгоритмах Монте-Карло с квантовыми компьютерами». Препринт arXiv arXiv:2207.13776, 2022 г. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.13776.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2207.13776
Arxiv: 2207.13776

[37] Анкит Махаджан и Сандип Шарма. Волновая функция среднего поля Джастроу с проекцией симметрии в вариационном методе Монте-Карло. Журнал физической химии А, 123 (17): 3911–3921, 2019. https:///doi.org/10.1021/acs.jpca.9b01583.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jpca.9b01583

[38] Алессандро Роджеро, Абхишек Мукерджи и Франческо Педерива. Квантовый метод Монте-Карло с волновыми функциями связанных кластеров. Physical Review B, 88 (11): 115138, 2013. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.88.115138.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.88.115138

[39] Андерс В. Сандвик и Гифре Видаль. Вариационное квантовое моделирование методом Монте-Карло с состояниями тензорной сети. Письма с физическим обзором, 99 (22): 220602, 2007 г. 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 и DM Ceperley. Доказательство верхней границы методом Монте-Карло с фиксированными узлами для решеточных фермионов. Physical Review B, 51 (19): 13039, 1995. https:///doi.org/10.1103/physrevb.51.13039.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevb.51.13039

[41] Шивэй Чжан и Генри Кракауэр. Квантовый метод Монте-Карло с использованием бесфазных случайных блужданий с детерминантами Слейтера. Письма с физическим обзором, 90 (13): 136401, 2003 г. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.90.136401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.90.136401

[42] Илия Сабзевари и Сандип Шарма. Улучшена скорость и масштабирование в орбитальном космическом вариационном Монте-Карло. Журнал химической теории и вычислений, 14 (12): 6276–6286, 2018. https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.8b00780.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.8b00780

[43] Марко Сересо, Эндрю Аррасмит, Райан Бэббуш, Саймон С. Бенджамин, Сугуру Эндо, Кейсуке Фуджи, Джаррод Р. МакКлин, Косуке Митараи, Сяо Юань, Лукаш Чинчио и др. Вариационные квантовые алгоритмы. Nature Reviews Physics, 3 (9): 625–644, 2021b. https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[44] Панайотис Кл. Баркутсос, Джером Ф. Гонтье, Игорь Соколов, Николай Молл, Джан Салис, Андреас Фюрер, Марк Ганцхорн, Даниэль Дж. Эггер, Матиас Тройер, Антонио Меццакапо и др. Квантовые алгоритмы для расчета электронной структуры: гамильтониан частица-дырка и оптимизированные разложения волновой функции. Physical Review A, 98 (2): 022322, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.022322.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.022322

[45] Синь-Юань Хуанг, Ричард Куэн и Джон Прескилл. Предсказание многих свойств квантовой системы по очень небольшому числу измерений. Nature Physics, 16 (10): 1050–1057, 2020. https:///doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7.
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7

[46] Жиль Брассар, Питер Хойер, Мишель Моска и Ален Тапп. Квантовое усиление и оценка амплитуды. Contemporary Mathematics, 305: 53–74, 2002. https:///doi.org/10.1090/conm/305/05215.
HTTPS: / / doi.org/ 10.1090 / conm / 305/05215

[47] Артур К. Экерт, Каролина Моура Алвес, Даниэль К.Л. Ой, Михал Городецкий, Павел Городецкий и Леонг Чуан Квек. Прямые оценки линейных и нелинейных функционалов квантового состояния. Письма с физическим обзором, 88 (21): 217901, 2002. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.217901.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.88.217901

[48] Сируи Лу, Мари Кармен Банульс и Дж. Игнасио Сирак. Алгоритмы квантового моделирования при конечных энергиях. PRX Quantum, 2 (2): 020321, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020321.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020321

[49] Томас Э. О'Брайен, Стефано Полла, Николас С. Рубин, Уильям Дж. Хаггинс, Сэм МакАрдл, Серхио Бойшо, Джаррод Р. МакКлин и Райан Баббуш. Устранение ошибок с помощью проверенной оценки фазы. PRX Quantum, 2 (2): 020317, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020317.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020317

[50] Ян Д. Кивличан, Джаррод МакКлин, Натан Виб, Крейг Гидни, Алан Аспуру-Гузик, Гарнет Кин-Лик Чан и Райан Баббуш. Квантовое моделирование электронной структуры с линейной глубиной и связностью. Письма с физическим обзором, 120 (11): 110501, 2018 г. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.110501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.110501

[51] Арне Л. Гримсмо, Джошуа Комбс и Бен К. Бараджола. Квантовые вычисления с вращательно-симметричными бозонными кодами. физ. X, 10: 011058, март 2020 г. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.10.011058.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.011058

[52] Чжэнью Цай. Уменьшение квантовой ошибки с использованием расширения симметрии. Quantum, 5: 548, 2021. https:///doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548.
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-21-548

[53] Тайсуке Одзаки. Метод подпространства Крылова O (n) для крупномасштабных ab initio расчетов электронной структуры. Physical Review B, 74 (24): 245101, 2006. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.74.245101.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.74.245101

[54] Кен М Наканиси, Косукэ Митараи и Кейсуке Фуджи. Вариационный квантовый собственный решатель с поиском в подпространстве для возбужденных состояний. Physical Review Research, 1 (3): 033062, 2019. https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.033062.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.1.033062

[55] Казухиро Сэки и Сэйдзи Юноки. Квантово-энергетический метод суперпозиции эволюционировавших во времени состояний. PRX Quantum, 2 (1): 010333, 2021. https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010333.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010333

[56] Кристиан Л. Кортес и Стивен К. Грей. Алгоритмы квантового подпространства Крылова для оценки энергии основного и возбужденного состояний. Physical Review A, 105 (2): 022417, 2022. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.105.022417.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.105.022417

[57] Ронсинь Ся и Сабер Кайс. Кластер, связанный с кубитами, удваивает и удваивает вариационный квантовый анзац собственного решателя для расчетов электронной структуры. Quantum Science and Technology, 6 (1): 015001, 2020. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abbc74.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abbc74

[58] Тимо Фельсер, Симоне Нотарникола и Симоне Монтандеро. Эффективный тензорный сетевой анзац для многомерных квантовых задач многих тел. Physical Review Letters, 126 (17): 170603, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.170603.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.170603

[59] Майкл Р Уолл и Даниэль Нойхаузер. Извлечение с помощью фильтра-диагонализации общих квантовых собственных значений или частот классической нормальной моды из небольшого количества остатков или короткого временного сегмента сигнала. я. теория и приложение к модели квантовой динамики. Журнал химической физики, 102 (20): 8011–8022, 1995. https:///doi.org/10.1063/1.468999.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.468999

[60] Итан Н. Эпперли, Лин Лин и Юдзи Накацукаса. Теория диагонализации квантового подпространства. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 43 (3): 1263–1290, 2022. https:///doi.org/10.1137/21M145954X.
https: / / doi.org/ 10.1137 / 21M145954X

Цитируется

[1] Jinzhao Sun, Suguru Endo, Huiping Lin, Patrick Hayden, Vlatko Vedral и Xiao Yuan, «Пертурбативное квантовое моделирование», Письма физического обзора 129 12, 120505 (2022).

[2] Шу Канно, Хадзиме Накамура, Такао Кобаяши, Шигеки Гочо, Михо Хатанака, Наоки Ямамото и Ци Гао, «Квантовые вычисления квантового Монте-Карло с гибридной тензорной сетью для расчетов электронной структуры крупномасштабных молекулярных и твердых систем», Arxiv: 2303.18095, (2023).

[3] Юкунь Чжан, Ифэй Хуанг, Цзиньчжао Сунь, Диншун Лв и Сяо Юань, «Квантовые вычисления, квантовый Монте-Карло», Arxiv: 2206.10431, (2022).

[4] Бенхен Хуанг, Нан Шэн, Марко Говони и Джулия Галли, «Квантовое моделирование фермионных гамильтонианов с эффективным кодированием и схемами анзаца», Arxiv: 2212.01912, (2022).

[5] Максимилиан Амслер, Питер Дегльманн, Матиас Дегроот, Майкл П. Кайхер, Мэтью Кисер, Майкл Кюн, Чандан Кумар, Андреас Майер, Георгий Самсонидзе, Анна Шредер, Майкл Штрайф, Давиде Водола и Кристофер Вевер, «Quantum-EnhancedQuantum Монте-Карло: индустриальный вид», Arxiv: 2301.11838, (2023).

[6] Yongdan Yang, Ying Li, Xiaosi Xu и Xiao Yuan, «Ресурсоэффективный квантово-классический гибридный алгоритм для оценки энергетической щели», Arxiv: 2305.07382, (2023).

Приведенные цитаты из САО / НАСА ADS (последнее обновление успешно 2023-08-06 02:04:18). Список может быть неполным, поскольку не все издатели предоставляют подходящие и полные данные о цитировании.

On Цитируемый сервис Crossref Данные о цитировании работ не найдены (последняя попытка 2023-08-06 02:04:17).

Эта статья опубликована в Quantum под Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) лицензия. Авторское право остается за первоначальными правообладателями, такими как авторы или их учреждения.

SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
Источник: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-03-1072/

Отметка времени: 3 августа 2023

Отметка времени: 7 ноября, 2023

Переиздано Платоном

Квантовый алгоритм оценки энергии основного состояния с использованием глубины схемы с экспоненциально улучшенной зависимостью от точности

Надежный метод внутренних точек для вычисления скорости квантового распределения ключей

Соотношения амплитуд и квантовые состояния нейронной сети

Аннотация: Анализ квантовых схем с помощью моделирования абстрактного стабилизатора

Когда прилетает частица?

Надежное и эффективное гамильтоново обучение

Компонуемое безопасное аппаратно-независимое шифрование с сертифицированным удалением

К квантовой гравитации в лаборатории квантовых процессоров

Модельное прогнозирующее управление для надежной подготовки квантового состояния

Квантовый переключатель однозначно определяется его действием на унитарные операции.

О Нас

Вертикальный поиск и AI

Платформа

Оставайтесь на связи

Учетная запись