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Qulacs: ein schneller und vielseitiger Quantenschaltungssimulator für Forschungszwecke

Yasunari Suzuki1,2, Yoshiaki Kawase3, Yuya Masumura4, Yuria Hiraga5, Masahiro Nakadai6, Jiabao Chen7, Ken M. Nakanishi7,8, Kosuke Mitarai3,7,9, Ryosuke Imai7, Shiro Tamiya7,10, Takahiro Yamamoto7, Tennin Yan7, Toru Kawakubo7, Yuya O. Nakagawa7, Yohei Ibe7, Youyuan Zhang7,8, Hirotsugu Yamashita11, Hikaru Yoshimura11, Akihiro Hayashi12, und Keisuke Fujii2,3,9,13

1NTT Computer and Data Science Laboratories, NTT Corporation, Musashino 180-8585, Japan
2JST PRESTO, Kawaguchi, Saitama 332-0012, Japan
3Graduate School of Engineering Science, Osaka University, 1-3 Machikaneyama, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japan
4Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, 1-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan
5Graduate School of Information and Science, Nara Institute of Science and Technology, Takayama, Ikoma, Nara 630-0192, Japan
6Graduate School of Science, Kyoto University, Yoshida-Ushinomiya, Sakyo, Kyoto 606-8302, Japan
7QunaSys Inc., Aqua Hakusan Building 9F, 1-13-7 Hakusan, Bunkyo, Tokio 113-0001, Japan
8Graduate School of Science, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-0033, Japan
9Zentrum für Quanteninformation und Quantenbiologie, Institut für offene und transdisziplinäre Forschungsinitiativen, Universität Osaka, Japan
10Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-0033, Japan
11Einzelforscher
12School of Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332, USA
13Zentrum für Emergent Matter Science, RIKEN, Wako Saitama 351-0198, Japan

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Abstrakt

Um die Möglichkeiten eines kurzfristigen Quantenalgorithmus mittlerer Größenordnung und eines langfristigen fehlertoleranten Quantencomputings zu erkunden, wird ein schneller und vielseitiger Quantenschaltungssimulator benötigt. Hier stellen wir Qulacs vor, einen schnellen Simulator für Quantenschaltungen für Forschungszwecke. Wir zeigen die Hauptkonzepte von Qulacs, erklären die Verwendung seiner Funktionen anhand von Beispielen, beschreiben numerische Techniken zur Beschleunigung der Simulation und demonstrieren seine Leistung mit numerischen Benchmarks.

► BibTeX-Daten

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[57] Shiro Tamiya und Yuya O Nakagawa. Berechnung nichtadiabatischer Kopplungen und der Berry-Phase durch Variationsquanten-Eigensolver. arXiv-Preprint arXiv:2003.01706, 2020. 10.1103/​PhysRevResearch.3.023244. URL https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevResearch.3.023244.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.023244
arXiv: 2003.01706

[58] Yohei Ibe, Yuya O Nakagawa, Takahiro Yamamoto, Kosuke Mitarai, Qi Gao und Takao Kobayashi. Berechnung von Übergangsamplituden durch Variationsquanteneigensolver. arXiv-Vordruck arXiv:2002.11724, 2020.
arXiv: 2002.11724

[59] Pascual Jordan und Eugene P. Wigner. Über das Pauli-Ausschlussprinzip. Z. Phys, 47 (631): 14–75, 1928. 10.1007/​BF01331938. URL https:/​/​doi.org/​10.1007/​BF01331938.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01331938

[60] Sergey B Bravyi und Alexei Yu Kitaev. Fermionische Quantenberechnung. Annals of Physics, 298 (1): 210–226, 2002. 10.1006/​aphy.2002.6254. URL https:/​/​doi.org/​10.1006/​aphy.2002.6254.
https: / / doi.org/ 10.1006 / aphy.2002.6254

[61] Intel-Intrinsics-Leitfaden. https:/​/​software.intel.com/​sites/​landingpage/​IntrinsicsGuide/​, 2020.
https:/​/​software.intel.com/​sites/​landingpage/​IntrinsicsGuide/​

[62] OpenMP-Spezifikationen. https://​/​www.openmp.org/​specifications/​, 2020.
https://​/​www.openmp.org/​spezifikationen/​

[63] Quanten-Benchmarks. https:/​/​github.com/​Roger-luo/​quantum-benchmarks, 2020.
https: // github.com/ Roger-luo / Quanten-Benchmarks

[64] Benchmark-Codes dieses Papiers werden hochgeladen. https:/​/​github.com/​qulacs/​benchmark-qulacs, 2020.
https://​/​github.com/​qulacs/​benchmark-qulacs

[65] Intel-QS-Repository . https:/​/​github.com/​iqusoft/​intel-qs, 2020.
https://​/​github.com/​iqusoft/​intel-qs

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[66] Daniel Gottesmann. Die Heisenberg-Darstellung von Quantencomputern. arXiv-Preprint quant-ph/​9807006, 1998.
arXiv: quant-ph / 9807006

[67] Scott Aaronson und Daniel Gottesman. Verbesserte Simulation von Stabilisatorschaltungen. Physical Review A, 70 (5): 052328, 2004. 10.1103/​PhysRevA.70.052328. URL https:/​/​10.1103/​PhysRevA.70.052328.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.70.052328

[68] Leslie G. Valiant. Quantenschaltungen, die klassisch in polynomieller Zeit simuliert werden können. SIAM Journal on Computing, 31 (4): 1229–1254, 2002. 10.1137/​S0097539700377025. URL https:/​/​doi.org/​10.1137/​S0097539700377025.
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[69] Barbara M. Terhal und David P. DiVincenzo. Klassische Simulation nicht wechselwirkender Fermion-Quantenschaltungen. Physical Review A, 65 (3): 032325, 2002. 10.1103/​PhysRevA.65.032325. URL https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.65.032325.
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[70] Emanuel Knill. Fermionische Linearoptik und Matchgates. arXiv-Preprint quant-ph/​0108033, 2001.
arXiv: quant-ph / 0108033

Zitiert von

[1] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S. Kottmann, Tim Menke, Wai-Keong Mok, Sukin Sim, Leong- Chuan Kwek und Alán Aspuru-Guzik, „Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) -Algorithmen“, arXiv: 2101.08448.

[2] Yohei Ibe, Yuya O. Nakagawa, Nathan Earnest, Takahiro Yamamoto, Kosuke Mitarai, Qi Gao und Takao Kobayashi, „Berechnung der Übergangsamplituden durch Variationsquantendeflation“, arXiv: 2002.11724.

[3] Alba Cervera-Lierta, Jakob S. Kottmann und Alán Aspuru-Guzik, „Meta-Variational Quantum Eigensolver: Learning Energy Profiles of parametrized Hamiltonians for Quantum Simulation“, PRX-Quantum 2 2, 020329 (2021).

[4] Sofiene Jerbi, Casper Gyurik, Simon Marshall, Hans J. Briegel und Vedran Dunjko, „Variational Quantum Policies for Reinforcement Learning“, arXiv: 2103.05577.

[5] Samuel Yen-Chi Chen, Tzu-Chieh Wei, Chao Zhang, Haiwang Yu und Shinjae Yoo, „Quantum Convolutional Neural Networks for High Energy Physics Data Analysis“, arXiv: 2012.12177.

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[6] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii und Yuuki Tokunaga, „Quantenfehlerminderung für fehlertolerantes Quantencomputing“, arXiv: 2010.03887.

[7] Samuel Yen-Chi Chen, Tzu-Chieh Wei, Chao Zhang, Haiwang Yu und Shinjae Yoo, „Hybrid Quantum-Classical Graph Convolutional Network“, arXiv: 2101.06189.

[8] Abhinav Anand, Matthias Degroote und Alán Aspuru-Guzik, „Natural Evolutionary Strategies for Variational Quantum Computation“, arXiv: 2012.00101.

[9] Mateusz Ostaszewski, Lea M. Trenkwalder, Wojciech Masarczyk, Eleanor Scerri und Vedran Dunjko, „Reinforcement Learning for Optimization of Variational Quantum Circuit Architectures“, arXiv: 2103.16089.

[10] Kohdai Kuroiwa und Yuya O. Nakagawa, „Strafmethoden für einen Variationsquanten-Eigensolver“, Physical Review Research 3 1, 013197 (2021).

[11] Kaoru Mizuta, Mikiya Fujii, Shigeki Fujii, Kazuhide Ichikawa, Yutaka Imamura, Yukihiro Okuno und Yuya O. Nakagawa, „Deep Variational Quantum Eigensolver für angeregte Zustände und seine Anwendung auf die quantenchemische Berechnung periodischer Materialien“, arXiv: 2104.00855.

[12] Nicholas C. Rubin, Toru Shiozaki, Kyle Throssell, Garnet Kin-Lic Chan und Ryan Babbush, „Der Fermionische Quantenemulator“, arXiv: 2104.13944.

[13] Jakob S. Kottmann, Sumner Alperin-Lea, Teresa Tamayo-Mendoza, Alba Cervera-Lierta, Cyrille Lavigne, Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi, Philipp Schleich, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Skylar Chaney, Maha Kesibi, Naomi Grace Curnow, Brandon Solo, Georgios Tsilimigkounakis, Claudia Zendejas-Morales, Artur F. Izmaylov und Alán Aspuru-Guzik, „TEQUILA: eine Plattform für die schnelle Entwicklung von Quantenalgorithmen“, Quantenwissenschaft und -technologie 6 2, 024009 (2021).

[14] Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huang, Chia-Wei Hsing und Ying-Jer Kao, „Ein durchgängig trainierbarer hybrider Klassik-Quanten-Klassifikator“, arXiv: 2102.02416.

[15] Nobuyuki Yoshioka, Hideaki Hakoshima, Yuichiro Matsuzaki, Yuuki Tokunaga, Yasunari Suzuki und Suguru Endo, „Generalized Quantum Subspace Expansion“, arXiv: 2107.02611.

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[16] Jakob S. Kottmann, Philipp Schleich, Teresa Tamayo-Mendoza und Alán Aspuru-Guzik, „Reducing Qubit Requirements while Maintain numerische Precision for the Variational Quantum Eigensolver: A Basis-Set-Free Approach“, arXiv: 2008.02819.

[17] Takeru Kusumoto, Kosuke Mitarai, Keisuke Fujii, Masahiro Kitagawa und Makoto Negoro, „Experimenteller Quantenkerntrick mit Kernspins in einem Festkörper“, npj Quanteninformation 7, 94 (2021).

[18] Kosuke Mitarai, Yasunari Suzuki, Wataru Mizukami, Yuya O. Nakagawa und Keisuke Fujii, „Quadratische Clifford-Erweiterung für effizientes Benchmarking und Initialisierung von Variationsquantenalgorithmen“, arXiv: 2011.09927.

[19] Shiro Tamiya, Sho Koh und Yuya O. Nakagawa, „Berechnung nichtadiabatischer Kopplungen und Berry-Phase durch Variationsquanten-Eigensolver“, Physical Review Research 3 2, 023244 (2021).

[20] Hans Hon Sang Chan, Nathan Fitzpatrick, Javier Segarra-Marti, Michael J. Bearpark und David P. Tew, „Molecular Excited State Calculations with Adaptive Wavefunctions on a Quantum Eigensolver Emulation: Reducing Circuit Depth and Separating Spin States“, arXiv: 2105.10275.

[21] Samuel Yen-Chi Chen und Shinjae Yoo, „Federated Quantum Machine Learning“, arXiv: 2103.12010.

[22] Jakob S. Kottmann und Alán Aspuru-Guzik, „Optimized Low-Depth Quantum Circuits for Molecular Electronic Structure using a Separable Pair Approximation“, arXiv: 2105.03836.

[23] Nicholas H. Stair und Francesco A. Evangelista, „QForte: an Efficiency State Simulator and Quantum Algorithms Library for Molecular Electronic Structure“, arXiv: 2108.04413.

[24] Keita Arimitsu, Yuya O. Nakagawa, Sho Koh, Wataru Mizukami, Qi Gao und Takao Kobayashi, „Analytic energy gradient for state-averaged orbital-optimizedvariationalquanteneigensolversand its application to a photochemical response“, arXiv: 2107.12705.

[25] Hrushikesh Patil, Yulun Wang und Predrag Krstic, „Variational Quantum Linear Solver with Dynamic Ansatz“, arXiv: 2107.08606.

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[26] Kosuke Ito, Wataru Mizukami und Keisuke Fujii, „Universal Noise-Precision Relations in Variational Quantum Algorithms“, arXiv: 2106.03390.

[27] Oumarou Oumarou, Alexandru Paler und Robert Basmadjian, „Schnelle Quantenschaltungssimulation mit hardwarebeschleunigten Universalbibliotheken“, arXiv: 2106.13995.

[28] Bingzhi Zhang und Quntao Zhuang, „Schnelle Unterdrückung von Klassifikationsfehlern in Variationsquantenschaltungen“, arXiv: 2107.08026.

[29] Kouhei Nakaji, Hiroyuki Tezuka und Naoki Yamamoto, „Quantum-enhanced neuronal networks in the neural tangent kernel Framework“, arXiv: 2109.03786.

[30] William M Watkins, Samuel Yen-Chi Chen und Shinjae Yoo, „Quantenmaschinelles Lernen mit unterschiedlicher Privatsphäre“, arXiv: 2103.06232.

[31] Maria-Andreea Filip, Nathan Fitzpatrick, David Muñoz Ramo und Alex JW Thom, „Das Beste aus beiden Welten: Optimierung von Quantenhardwareressourcen mit klassischen stochastischen Methoden“, arXiv: 2108.10912.

[32] Cenk Tüysüz, Carla Rieger, Kristiane Novotny, Bilge Demirköz, Daniel Dobos, Karolos Potamianos, Sofia Vallecorsa, Jean-Roch Vlimant und Richard Forster, „Hybrid Quantum Classical Graph Neural Networks for Particle Track Reconstruction“, arXiv: 2109.12636.

[33] Kentaro Yamamoto, David Zsolt Manrique, Irfan Khan, Hideaki Sawada und David Muñoz Ramo, „Quantum hardwareberechnungen periodischer Systeme: Wasserstoffkette und Eisenkristalle“, arXiv: 2109.08401.

[34] Bingzhi Zhang und Quntao Zhuang, „Computational phase transition in Quantum Approximate Optimization Algorithm — the different between hard and easy“, arXiv: 2109.13346.

Die obigen Zitate stammen von SAO / NASA ADS (Zuletzt erfolgreich aktualisiert am 2021, 10:06:10 Uhr). Die Liste ist möglicherweise unvollständig, da nicht alle Verlage geeignete und vollständige Zitationsdaten bereitstellen.

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Konnte nicht abrufen Crossref zitiert von Daten während des letzten Versuchs 2021-10-06 10:04:49: Von Crossref konnten keine zitierten Daten für 10.22331 / q-2021-10-06-559 abgerufen werden. Dies ist normal, wenn der DOI kürzlich registriert wurde.

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Quelle: https://quantum-journal.org/papers/q-2021-10-06-559/

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