Skip to main content
QUICK REVIEW

[論文レビュー] Orders of magnitude reduction in the computational overhead for quantum many-body problems on quantum computers via an exact transcorrelated method

Igor O. Sokolov, Werner Dobrautz|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2022
Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 7
ひとこと要約

本稿では、ハーバードハミルトニアンを非エルミート形式に変換する正確なトランスコーロレートド手法を導入し、コン pact な単一参照波動関数の記述を可能にする。この手法を非エルミートハミルトニアンに特化したアーサンツベースの量子虚時間発展演算アルゴリズムと組み合わせることで、近位量子ハードウェア上で中程度の U/t=4 ハーバードモデルをシミュレートする際、量子回路の深さと計算オーバーヘッドを最大で4桁減少させることに成功した。

ABSTRACT

Transcorrelated methods provide an efficient way of partially transferring the description of electronic correlations from the ground state wavefunction directly into the underlying Hamiltonian. In particular, Dobrautz et al. [Phys. Rev. B, 99(7), 075119, (2019)] have demonstrated that the use of momentum-space representation, combined with a non-unitary similarity transformation, results in a Hubbard Hamiltonian that possesses a significantly more compact ground state wavefunction, dominated by a single Slater determinant. This compactness/single-reference character greatly facilitates electronic structure calculations. As a consequence, however, the Hamiltonian becomes non-Hermitian, posing problems for quantum algorithms based on the variational principle. We overcome these limitations with the ansatz-based quantum imaginary time evolution algorithm and apply the transcorrelated method in the context of digital quantum computing. We demonstrate that this approach enables up to 4 orders of magnitude more accurate and compact solutions in various instances of the Hubbard model at intermediate interaction strength ($U/t=4$), enabling the use of shallower quantum circuits for wavefunction ansatzes. In addition, we propose a more efficient implementation of the quantum imaginary time evolution algorithm in quantum circuits that is tailored to non-Hermitian problems. To validate our approach, we perform hardware experiments on the ibmq_lima quantum computer. Our work paves the way for the use of exact transcorrelated methods for the simulations of ab initio systems on quantum computers.

研究の動機と目的

  • 古典的コンピュータ上で量子多体波動関数の指数的スケーリングを克服し、効率的な量子シミュレーションを可能にすること。
  • 変分量子固有状態法(VQE)がエルミートハミルトニアンを必要とするという制限を克服し、トランスコーロレートド手法との併用を可能にすること。
  • 非エルミート性を有するがコンパクトな単一参照波動関数をデジタル量子計算で利用可能にする。
  • 近位量子デバイスに適した非エルミートハミルトニアン向けのより効率的な量子虚時間発展演算(QITE)アルゴリズムを開発すること。
  • ibmq_lima 量子プロセッサ上で実験的に手法を検証し、実用的なスケーラビリティの向上を示すこと。

提案手法

  • モーメンタム空間における非ユニタリな類似変換をハーバードハミルトニアンに適用し、非エルミート形式に変換することで、基底状態波動関数が単一スレーター行列式に支配されるよりコンパクトな形に変化することを実現する。
  • 非エルミートハミルトニアンに対応するように修正された勾配および計量成分を導出することで、アーサンツベースの量子虚時間発展演算(QITE)アルゴリズムを最適化する。
  • 量子ゲートの制御的微分を用いて、計量および勾配の行列要素を計算するため、RY回転パラメータ化を用いたパラメータ化量子回路を実装する。
  • 非エルミート勾配 $ C^{-}_{i} $ を線形ユニタリ結合(LCU)技術を用いて計算する修正されたQITEアルゴリズムを導出することで、McLachlanの変分原理に基づく安定したパラメータ更新を可能にする。
  • T1、T2、ゲートの精度、読み取り誤差を用いて、ibmq_lima 量子プロセッサの現実的なノイズモデルを構築し、ノイズのある量子回路でのシミュレーションと検証を実施する。
  • 読み取り誤差をモデル化するための測定誤差行列 $ ilde{f M} $ をキャリブレーションし、QASM シミュレーションにデポラライジングノイズおよび熱化ノイズを組み込むことで、現実的なハードウェアベンチマークを実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1非エルミートハミルトニアンを有するトランスコーロレートド手法は、デジタル量子計算に応用可能か?
  • RQ2提案された非エルミート QITE アルゴリズムは、中程度の U/t=4 ハーバードモデルにおいて、標準的な VQE よりもよりコンパクトかつ高精度な波動関数アーサンツを可能にするか?
  • RQ3トランスコーロレートド変換は、量子シミュレーションにおける必要となる量子回路の深さと計算オーバーヘッドをどの程度低減するか?
  • RQ4ノイズのある中規模量子(NISQ)ハードウェア上での非エルミート QITE アルゴリズムのエネルギー精度および回路深さについて、標準的 VQE と比較してどの程度優れているか?
  • RQ5提案手法は、ibmq_lima などの実際の量子ハードウェア上で、現実的なノイズモデルを用いて検証可能か?

主な発見

  • トランスコーロレートド変換により、基底状態波動関数がモーメンタム空間で単一スレーター行列式に支配されるコンパクトな形に短縮された。
  • 提案された非エルミート QITE アルゴリズムにより、ハーバードモデルにおける U/t = 4 において、標準的 VQE と比較して最大で4桁の量子回路深さおよび計算オーバーヘッドの削減が達成された。
  • ibmq_lima での実験的評価により、より高いエネルギー精度を達成する一方で回路が浅く抑えられ、実際の NISQ デバイス上での実現可能性が裏付けられた。
  • QASM シミュレーションで用いたノイズモデルは、T1/T2 時定数、ゲート誤差、読み取り誤差を正確に再現しており、信頼性の高いベンチマークが可能である。
  • 修正された QITE アルゴリズムは、制御的微分技術を用いて非エルミート勾配 $ C^{-}_{i} $ を正しく計算し、McLachlan の原理に基づく安定なパラメータ更新を実現した。
  • 本手法により、近位量子コンピュータ上で正確なトランスコーロレートド手法をab initio量子多体系シミュレーションに応用可能にし、従来の非エルミートハミルトニアンが変分アルゴリズムに与える制限を克服した。

より良い研究を、今すぐ始めましょう

論文の読解から最終レビューまで、研究時間を劇的に削減しましょう。

クレジットカード登録不要

このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。