费米子的量子辅助蒙特卡罗算法

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中国工程物理研究院研究生院, 北京 100193

抽象

量子计算是系统解决长期存在的计算问题（多体费米子系统的基态）的一种有前景的方法。为了在这个问题上实现某些形式的量子优势，人们做出了许多努力，例如，变分量子算法的开发。哈金斯等人最近的一项工作。 [1] 报告了一种新颖的候选算法，即量子经典混合蒙特卡罗算法，与完全经典的算法相比，其偏差较小。在本文中，我们提出了一系列可扩展的量子辅助蒙特卡罗算法，其中量子计算机以最低的成本使用，并且仍然可以减少偏差。通过结合贝叶斯推理方法，我们可以用比在幅度估计中采用经验平均值小得多的量子计算成本来实现这种量子促进的偏差减少。此外，我们表明混合蒙特卡罗框架是抑制经典算法获得的基态误差的通用方法。我们的工作提供了一个蒙特卡罗工具包，用于在近期量子设备上实现费米子系统的量子增强计算。

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@article{Xu2023quantum Assist，doi = {10.22331/q-2023-08-03-1072}，url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-03-1072}，标题 = {Quantum-辅助{M}onte {C}arlo费米子算法}，作者= {Xu，Xiaosi和Li，Ying}，期刊= {{Quantum}}，issn = {2521-327X}，出版商= {{Verein zur F{ “{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}，卷 = {7}，页数 = {1072}，月份 = 2023 月，年份 = {XNUMX} }

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被引用

[1] 孙金照、远藤胜、林惠平、Patrick Hayden、Vlatko Vedral、肖远，“微扰量子模拟”，体检信129 12，120505（2022）.

[2] Shu Kanno, Hajime Nakamura, Takao Kobayashi, Shigeki Gocho, Miho Hatanaka, Naoki Yamamoto, and Qi Gao, “Quantum computing quantum Monte Carlo with hybrid tensor network towards electronic structure calculations of large-scale molecular and solid systems”, 的arXiv：2303.18095, (2023).

[3] 张玉坤、黄一飞、孙金照、吕定顺、袁晓，“量子计算量子蒙特卡洛”，的arXiv：2206.10431, (2022).

[4] Benchen Huang、Nan Sheng、Marco Govoni 和 Giulia Galli，“具有高效编码和 ansatz 方案的费米子哈密顿量的量子模拟”，的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 和 Christopher Wever，“量子增强量子蒙特卡洛：工业视角”，的arXiv：2301.11838, (2023).

[6] 杨永丹，李英，徐晓思，袁晓，“一种资源高效的量子经典混合能隙评估算法”，的arXiv：2305.07382, (2023).

以上引用来自 SAO / NASA广告（最近成功更新为2023-08-06 02:04:18）。该列表可能不完整，因为并非所有发布者都提供合适且完整的引用数据。

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该论文发表在《量子》杂志上国际知识共享署名署名4.0（CC BY 4.0）执照。版权归原始版权持有者所有，例如作者或其所在机构。

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Sumber: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-03-1072/

时间戳记： 2023 年 8 月 3 日

时间戳记： 2023 年 11 月 7 日

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