1NTT Computer and Data Science Laboratories, NTT Corporation, Musashino 180-8585, Japon
2JST PRESTO, Kawaguchi, Saitama 332-0012, Japon
3École supérieure des sciences de l'ingénieur, Université d'Osaka, 1-3 Machikaneyama, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japon
4École supérieure des sciences et technologies de l'information, Université d'Osaka, 1-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japon
5École supérieure d'information et de sciences, Institut des sciences et technologies de Nara, Takayama, Ikoma, Nara 630-0192, Japon
6École supérieure des sciences, Université de Kyoto, Yoshida-Ushinomiya, Sakyo, Kyoto 606-8302, Japon
7QunaSys Inc., Bâtiment Aqua Hakusan 9F, 1-13-7 Hakusan, Bunkyo, Tokyo 113-0001, Japon
8École supérieure des sciences, Université de Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-0033, Japon
9Centre d'information quantique et de biologie quantique, Institut pour les initiatives de recherche ouvertes et transdisciplinaires, Université d'Osaka, Japon
10École supérieure d'ingénierie, Université de Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-0033, Japon
11Chercheur individuel
12École d'informatique, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332, États-Unis
13Center for Emergent Matter Science, RIKEN, Wako Saitama 351-0198, Japon
Vous trouvez cet article intéressant ou souhaitez en discuter? Scite ou laisse un commentaire sur SciRate.
Abstract
Pour explorer les possibilités d'un algorithme quantique à échelle intermédiaire à court terme et d'un calcul quantique tolérant aux pannes à long terme, un simulateur de circuit quantique rapide et polyvalent est nécessaire. Ici, nous présentons Qulacs, un simulateur rapide de circuits quantiques destiné à la recherche. Nous montrons les principaux concepts de Qulacs, expliquons comment utiliser ses fonctionnalités via des exemples, décrivons des techniques numériques pour accélérer la simulation et démontrons ses performances avec des références numériques.
► Données BibTeX
► Références
Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, Sergio Boixo, Fernando GSL Brandao, David A Buell, et al. Suprématie quantique à l'aide d'un processeur supraconducteur programmable. Nature, 574 (7779) : 505-510, 2019. 10.1038/s41586-019-1666-5.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5
Laird Egan, Dripto M Debroy, Crystal Noel, Andrew Risinger, Daiwei Zhu, Debopriyo Biswas, Michael Newman, Muyuan Li, Kenneth R Brown, Marko Cetina, et al. Fonctionnement tolérant aux pannes d'un code de correction d'erreur quantique. arXiv préimpression arXiv:2009.11482, 2020.
arXiv: 2009.11482
Site Internet de Qulacs. https://github.com/qulacs/qulacs, 2018.
https: / / github.com/ qulacs / qulacs
Gaël Guennebaud, Benoît Jacob, et al. Eigen v3. http:///eigen.tuxfamily.org, 2010.
http:///eigen.tuxfamily.org
Wenzel Jakob, Jason Rhinelander et Dean Moldovan. pybind11 – opérabilité transparente entre c++11 et python. https://github.com/pybind/pybind11, 2017.
https:///github.com/pybind/pybind11
GoogleTest. https:///github.com/google/googletest, 2019.
https:///github.com/google/googletest
Holger Krekel, Bruno Oliveira, Ronny Pfannschmidt, Floris Bruynooghe, Brianna Laugher et Florian Bruhin. pytest xy https:///github.com/pytest-dev/pytest, 2004.
https:///github.com/pytest-dev/pytest
Sergio Boixo, Sergei V Isakov, Vadim N Smelyanskiy et Hartmut Neven. Simulation de circuits quantiques à faible profondeur sous forme de modèles graphiques complexes non dirigés. préimpression arXiv arXiv: 1712.05384, 2017.
arXiv: 1712.05384
Igor L Markov et Yaoyun Shi. Simuler le calcul quantique en contractant des réseaux de tenseurs. SIAM Journal on Computing, 38 (3) : 963–981, 2008. 10.1137/050644756. URL https://doi.org/10.1137/050644756.
https: / / doi.org/ 10.1137 / 050644756
Igor L Markov, Aneeqa Fatima, Sergueï V Isakov et Sergio Boixo. La suprématie quantique est à la fois plus proche et plus éloignée qu'il n'y paraît. arXiv préimpression arXiv:1807.10749, 2018.
arXiv: 1807.10749
Sergey Bravyi et David Gosset. Amélioration de la simulation classique des circuits quantiques dominés par les portes clifford. Phys. Rev. Lett., 116 : 250501, juin 2016. 10.1103/PhysRevLett.116.250501. URL https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.116.250501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.116.250501
Sergey Bravyi, Dan Browne, Padraic Calpin, Earl Campbell, David Gosset et Mark Howard. Simulation de circuits quantiques par décompositions de stabilisateurs de bas rang. Quantum, 3 : 181, septembre 2019. ISSN 2521-327X. 10.22331/q-2019-09-02-181. URL https://doi.org/10.22331/q-2019-09-02-181.
https://doi.org/10.22331/q-2019-09-02-181
Équipe et collaborateurs d'IA Quantum. Cirq, octobre 2020a. URL https://doi.org/10.5281/zenodo.4062499.
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.4062499
Héctor Abraham et al. Qiskit : Un framework open-source pour l'informatique quantique, 2019. URL https://doi.org/10.5281/zenodo.2562110.
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.2562110
Robert S Smith, Michael J Curtis et William J Zeng. Une architecture pratique de jeu d'instructions quantiques. préimpression arXiv arXiv: 1608.03355, 2016.
arXiv: 1608.03355
Ville Bergholm, Josh Izaac, Maria Schuld, Christian Gogolin, Carsten Blank, Keri McKiernan et Nathan Killoran. Pennylane : Différenciation automatique de calculs hybrides quantiques-classiques. arXiv préimpression arXiv:1811.04968, 2018.
arXiv: 1811.04968
Krysta Svore, Alan Geller, Matthias Troyer, John Azariah, Christopher Granade, Bettina Heim, Vadym Kliuchnikov, Mariia Mykhailova, Andres Paz et Martin Roetteler. Q# : Permettre l'informatique et le développement quantiques évolutifs avec un DSL de haut niveau. RWDSL2018, New York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery. ISBN 9781450363556. 10.1145/3183895.3183901. URL https://doi.org/10.1145/3183895.3183901.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3183895.3183901
Benjamin Villalonga, Sergio Boixo, Bron Nelson, Christopher Henze, Eleanor Rieffel, Rupak Biswas et Salvatore Mandrà. Un simulateur flexible hautes performances pour vérifier et comparer les circuits quantiques implémentés sur du matériel réel. npj Quantum Information, 5 (1) : 86, octobre 2019. ISSN 2056-6387. 10.1038/s41534-019-0196-1. URL https://doi.org/10.1038/s41534-019-0196-1.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0196-1
Chase Roberts, Ashley Milsted, Martin Ganahl, Adam Zalcman, Bruce Fontaine, Yijian Zou, Jack Hidary, Guifre Vidal et Stefan Leichenauer. Tensornetwork : une bibliothèque pour la physique et l'apprentissage automatique. arXiv préimpression arXiv:1905.01330, 2019.
arXiv: 1905.01330
Matthew Fishman, Steven R White et E Miles Stoudenmire. La bibliothèque de logiciels ITensor pour les calculs de réseau Tensor. arXiv préimpression arXiv:2007.14822, 2020.
arXiv: 2007.14822
Benjamin Villalonga, Dmitry Lyakh, Sergio Boixo, Hartmut Neven, Travis S Humble, Rupak Biswas, Eleanor G Rieffel, Alan Ho et Salvatore Mandrà. Établir la frontière de la suprématie quantique avec une simulation à 281 pflop/s. Quantum Science and Technology, 5 (3) : 034003, 2020. 10.1088/2058-9565/ab7eeb. URL https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab7eeb.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / ab7eeb
Koen De Raedt, Kristel Michielsen, Hans De Raedt, Binh Trieu, Guido Arnold, Marcus Richter, Th Lippert, Hiroshi Watanabe et Nobuyasu Ito. Simulateur informatique quantique massivement parallèle. Computer Physics Communications, 176 (2) : 121-136, 2007. 10.1016/j.cpc.2006.08.007. URL https://doi.org/10.1016/j.cpc.2006.08.007.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.cpc.2006.08.007
Hans De Raedt, Fengping Jin, Dennis Willsch, Madita Willsch, Naoki Yoshioka, Nobuyasu Ito, Shengjun Yuan et Kristel Michielsen. Simulateur informatique quantique massivement parallèle, onze ans plus tard. Computer Physics Communications, 237 : 47-61, 2019. 10.1016/j.cpc.2018.11.005. URL https://doi.org/10.1016/j.cpc.2018.11.005.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.cpc.2018.11.005
Thomas Häner et Damian S Steiger. Simulation de 0.5 pétaoctet d'un circuit quantique de 45 qubits. Dans Actes de la Conférence internationale sur le calcul haute performance, la mise en réseau, le stockage et l'analyse, pages 1 à 10, 2017. 10.1145/3126908.3126947. URL https://doi.org/10.1145/3126908.3126947.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3126908.3126947
Gian Giacomo Guerreschi, Justin Hogaboam, Fabio Baruffa et Nicolas PD Sawaya. Intel Quantum Simulator : un simulateur hautes performances de circuits quantiques prêt pour le cloud. Quantum Science and Technology, 5 (3) : 034007, 2020. 10.1088/2058-9565/ab8505. URL https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8505.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / ab8505
Mikhail Smelyanskiy, Nicolas PD Sawaya et Alán Aspuru-Guzik. qHiPSTER : L'environnement de test logiciel quantique hautes performances. arXiv préimpression arXiv : 1601.07195, 2016.
arXiv: 1601.07195
Nader Khammassi, Imran Ashraf, Xiang Fu, Carmen G Almudever et Koen Bertels. QX : Une plateforme de simulation informatique quantique haute performance. Dans Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2017, pages 464–469. IEEE, 2017. 10.23919/DATE.2017.7927034. URL https://doi.org/10.23919/DATE.2017.7927034.
https: / / doi.org/ 10.23919 / DATE.2017.7927034
Nader Khammassi, Imran Ashraf, J contre Someren, Razvan Nane, AM Krol, M Adriaan Rol, L Lao, Koen Bertels et Carmen G Almudever. OpenQL : un cadre de programmation quantique portable pour les accélérateurs quantiques. préimpression arXiv arXiv : 2005.13283, 2020.
arXiv: 2005.13283
Damian S Steiger, Thomas Häner et Matthias Troyer. ProjectQ : un framework logiciel open source pour l'informatique quantique. Quantum, 2 : 49, 2018. 10.22331/q-2018-01-31-49. URL https://doi.org/10.22331/q-2018-01-31-49.
https://doi.org/10.22331/q-2018-01-31-49
Tyson Jones, Anna Brown, Ian Bush et Simon C Benjamin. QuEST et simulation haute performance des ordinateurs quantiques. Rapports scientifiques, 9 (1) : 1-11, 2019. 10.1038/s41598-019-47174-9. URL https://doi.org/10.1038/s41598-019-47174-9.
https://doi.org/10.1038/s41598-019-47174-9
Équipe et collaborateurs d'IA Quantum. qsim, septembre 2020b. URL https://doi.org/10.5281/zenodo.4023103.
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.4023103
Xiu-Zhe Luo, Jin-Guo Liu, Pan Zhang et Lei Wang. Yao.jl : cadre extensible et efficace pour la conception d'algorithmes quantiques. Quantum, 4 : 341, octobre 2020. ISSN 2521-327X. 10.22331/q-2020-10-11-341. URL https://doi.org/10.22331/q-2020-10-11-341.
https://doi.org/10.22331/q-2020-10-11-341
Adam Kelly. Simulation d'ordinateurs quantiques avec OpenCL. arXiv préimpression arXiv:1805.00988, 2018.
arXiv: 1805.00988
Stavros Efthymiou, Sergi Ramos-Calderer, Carlos Bravo-Prieto, Adrián Pérez-Salinas, Diego García-Martín, Artur Garcia-Saez, José Ignacio Latorre et Stefano Carrazza. Qibo : un framework pour la simulation quantique avec accélération matérielle. arXiv préimpression arXiv:2009.01845, 2020. 10.5281/zenodo.3997194. URL https://doi.org/10.5281/zenodo.3997194.
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.3997194
arXiv: 2009.01845
Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik et Jeremy L O'Brien. Un solveur variationnel de valeurs propres sur un processeur quantique photonique. Communications nature, 5 : 4213, 2014. 10.1038/ncomms5213. URL https://doi.org/10.1038/ncomms5213.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213
Seth Lloyd. Simulateurs quantiques universels. Science, pages 1073-1078, 1996. 10.1126/science.273.5278.1073. URL https://doi.org/10.1126/science.273.5278.1073.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.273.5278.1073
Suguru Endo, Iori Kurata et Yuya O Nakagawa. Calcul de la fonction du vert sur des ordinateurs quantiques à court terme. Physical Review Research, 2 (3) : 033281, 2020. 10.1103/PhysRevResearch.2.033281. URL https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.2.033281.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.033281
Kosuke Mitarai, Yuya O Nakagawa et Wataru Mizukami. Théorie des dérivés analytiques de l'énergie pour le solveur propre quantique variationnel. Physical Review Research, 2 (1) : 013129, 2020. 10.1103/PhysRevResearch.2.013129. URL https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.2.013129.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.013129
Kosuke Mitarai, Tennin Yan et Keisuke Fujii. Généralisation de la sortie d'un solveur propre quantique variationnel par interpolation de paramètres avec un ansatz de faible profondeur. Phys. Rev. Applied, 11 : 044087, avril 2019. 10.1103/PhysRevApplied.11.044087. URL https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevApplied.11.044087.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.11.044087
Yuta Matsuzawa et Yuki Kurashige. Décomposition de type Jastrow en chimie quantique pour les circuits quantiques de faible profondeur. Journal of Chemical Theory and Computation, 16 (2) : 944–952, 2020. 10.1021/acs.jctc.9b00963. URL https://doi.org/10.1021/acs.jctc.9b00963.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.9b00963
Hiroki Kawai et Yuya O. Nakagawa. Prédiction des états excités à partir de la fonction d'onde de l'état fondamental par apprentissage automatique quantique supervisé. Apprentissage automatique : science et technologie, 1 (4) : 045027, octobre 2020. 10.1088/2632-2153/aba183. URL https://doi.org/10.1088.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2632-2153 / aba183
Jakob Kottmann, Mario Krenn, Thi Ha Kyaw, Sumner Alperin-Lea et Alán Aspuru-Guzik. Conception assistée par ordinateur quantique de matériel d'optique quantique. Science et technologie quantiques, 2021. 10.1088/2058-9565/abfc94. URL https://doi.org/10.1088/2058-9565/abfc94.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abfc94
Yasunari Suzuki, Suguru Endo et Yuuki Tokunaga. Atténuation des erreurs quantiques pour l'informatique quantique tolérante aux pannes. arXiv préimpression arXiv:2010.03887, 2020.
arXiv: 2010.03887
Cirq-Qulacs. https:///github.com/qulacs/cirq-qulacs, 2019.
https:///github.com/qulacs/cirq-qulacs
Seyon Sivarajah, Silas Dilkes, Alexander Cowtan, Will Simmons, Alec Edgington et Ross Duncan. t$|$ket$rangle$ : un compilateur reciblage pour les périphériques NISQ. Science et technologie quantiques, 2020. 10.1088/2058-9565/ab8e92. URL https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8e92.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8e92
Orquestre. https://orquestra.io/, 2020.
https:///orquestra.io/
Jakob S. Kottmann et Sumner Alperin-Lea, Teresa Tamayo-Mendoza, Alba Cervera-Lierta, Cyrille Lavigne, Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Maha Kesebi et Alán Aspuru-Guzik. tequila : Une bibliothèque de développement généralisée pour de nouveaux algorithmes quantiques. https://github.com/aspuru-guzik-group/tequila, 2020.
https:///github.com/aspuru-guzik-group/tequila
Peter W Shor. Algorithmes en temps polynomial pour la factorisation en nombres premiers et les logarithmes discrets sur un ordinateur quantique. Revue SIAM, 41 (2) : 303-332, 1999. 10.1137/S0097539795293172. URL https://doi.org/10.1137/S0097539795293172.
https: / / doi.org/ 10.1137 / S0097539795293172
Craig Gidney et Martin Ekerå. Comment factoriser des entiers rsa de 2048 bits en 8 heures en utilisant 20 millions de qubits bruyants. Quantum, 5: 433, 2021. 10.22331/q-2021-04-15-433. URL https://doi.org/10.22331/q-2021-04-15-433.
https://doi.org/10.22331/q-2021-04-15-433
Ian D Kivlichan, Craig Gidney, Dominic W Berry, Nathan Wiebe, Jarrod McClean, Wei Sun, Zhang Jiang, Nicholas Rubin, Austin Fowler, Alán Aspuru-Guzik, et al. Amélioration de la simulation quantique tolérante aux pannes d'électrons corrélés en phase condensée via trotterisation. Quantum, 4: 296, 2020. 10.22331/q-2020-07-16-296. URL https://doi.org/10.22331/q-2020-07-16-296.
https://doi.org/10.22331/q-2020-07-16-296
Aram W Harrow, Avinatan Hassidim et Seth Lloyd. Algorithme quantique pour les systèmes d'équations linéaires. Lettres d'examen physique, 103 (15) : 150502, 2009. 10.1103/PhysRevLett.103.150502. URL https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.103.150502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502
Austin G Fowler, Matteo Mariantoni, John M Martinis et Andrew N Cleland. Codes de surface : vers un calcul quantique pratique à grande échelle. Examen physique A, 86 (3) : 032324, 2012. 10.1103/PhysRevA.86.032324. URL https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevA.86.032324.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.032324
Sergio Boixo, Sergei V Isakov, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush, Nan Ding, Zhang Jiang, Michael J Bremner, John M Martinis et Hartmut Neven. Caractériser la suprématie quantique dans les dispositifs à court terme. Physique de la nature, 14 (6) : 595-600, 2018. 10.1038/s41567-018-0124-x. URL https://doi.org/10.1038/s41567-018-0124-x.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41567-018-0124-x
Jarrod McClean, Nicholas Rubin, Kevin Sung, Ian David Kivlichan, Xavier Bonet-Monroig, Yudong Cao, Chengyu Dai, Eric Schuyler Fried, Craig Gidney, Brendan Gimby, et al. OpenFermion : le progiciel de structure électronique pour ordinateurs quantiques. Science et technologie quantiques, 2020. 10.1088/2058-9565/ab8ebc. URL https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8ebc.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / ab8ebc
Michael A. Nielsen et Isaac L. Chuang. Calcul quantique et informations quantiques: édition du 10e anniversaire. Cambridge University Press, 2010. 10.1017 / CBO9780511976667. URL https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667
Andrew W Cross, Lev S Bishop, John A Smolin et Jay M Gambetta. Ouvrez le langage d'assemblage quantique. préimpression arXiv arXiv: 1707.03429, 2017.
arXiv: 1707.03429
Shiro Tamiya et Yuya O Nakagawa. Calcul des couplages non adiabatiques et de la phase de Berry par des solveurs propres quantiques variationnels. arXiv préimpression 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
Yohei Ibe, Yuya O Nakagawa, Takahiro Yamamoto, Kosuke Mitarai, Qi Gao et Takao Kobayashi. Calcul des amplitudes de transition par des solveurs propres quantiques variationnels. arXiv préimpression arXiv:2002.11724, 2020.
arXiv: 2002.11724
Pascual Jordan et Eugene P Wigner. À propos du principe d'exclusion de Pauli. Z. Phys, 47 (631) : 14–75, 1928. 10.1007/BF01331938. URL https://doi.org/10.1007/BF01331938.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01331938
Sergey B Bravyi et Alexei Yu Kitaev. Calcul quantique fermionique. 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
Guide d'Intrinsèque Intel. https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/, 2020.
https:///software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/
Spécifications OpenMP. https://www.openmp.org/specifications/, 2020.
https://www.openmp.org/spécifications/
repères quantiques. https://github.com/Roger-luo/quantum-benchmarks, 2020.
https: / / github.com/ Roger-luo / quantum-benchmarks
Les codes de référence de ce document seront téléchargés vers. https://github.com/qulacs/benchmark-qulacs, 2020.
https:///github.com/qulacs/benchmark-qulacs
Référentiel Intel-QS . https://github.com/iqusoft/intel-qs, 2020.
https:///github.com/iqusoft/intel-qs
Daniel Gottesman. La représentation heisenberg des ordinateurs quantiques. arXiv préimpression quant-ph/9807006, 1998.
arXiv: quant-ph / 9807006
Scott Aaronson et Daniel Gottesman. Simulation améliorée des circuits stabilisateurs. Examen physique 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
Leslie G Valiant. Circuits quantiques simulables classiquement en temps polynomial. SIAM Journal on Computing, 31 (4) : 1229-1254, 2002. 10.1137/S0097539700377025. URL https://doi.org/10.1137/S0097539700377025.
https: / / doi.org/ 10.1137 / S0097539700377025
Barbara M Terhal et David P DiVincenzo. Simulation classique de circuits quantiques à fermions sans interaction. Examen physique A, 65 (3) : 032325, 2002. 10.1103/PhysRevA.65.032325. URL https://doi.org/10.1103/PhysRevA.65.032325.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.65.032325
Emmanuel Knill. Optique linéaire Fermionic et matchgates. arXiv préimpression quant-ph/0108033, 2001.
arXiv: quant-ph / 0108033
Cité par
[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 et Alán Aspuru-Guzik, «Algorithmes quantiques à échelle intermédiaire bruyants (NISQ)», arXiv: 2101.08448.
[2] Yohei Ibe, Yuya O. Nakagawa, Nathan Earnest, Takahiro Yamamoto, Kosuke Mitarai, Qi Gao et Takao Kobayashi, « Calcul des amplitudes de transition par déflation quantique variationnelle », arXiv: 2002.11724.
[3] Alba Cervera-Lierta, Jakob S. Kottmann et Alán Aspuru-Guzik, "Meta-Variational Quantum Eigensolver: Learning Energy Profiles of Parameterized Hamiltonians for Quantum Simulation", PRX Quantique 2 2, 020329 (2021).
[4] Sofiene Jerbi, Casper Gyurik, Simon Marshall, Hans J. Briegel et Vedran Dunjko, « Variational quantum Policies for Renforcement Learning », arXiv: 2103.05577.
[5] Samuel Yen-Chi Chen, Tzu-Chieh Wei, Chao Zhang, Haiwang Yu et Shinjae Yoo, « Réseaux de neurones à convolution quantique pour l'analyse des données de physique des hautes énergies », arXiv: 2012.12177.
[6] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii et Yuuki Tokunaga, «Atténuation des erreurs quantiques pour l'informatique quantique tolérante aux pannes», arXiv: 2010.03887.
[7] Samuel Yen-Chi Chen, Tzu-Chieh Wei, Chao Zhang, Haiwang Yu et Shinjae Yoo, « Réseau convolutif de graphes quantiques hybrides classiques », arXiv: 2101.06189.
[8] Abhinav Anand, Matthias Degroote et Alán Aspuru-Guzik, « Stratégies évolutives naturelles pour le calcul quantique variationnel », arXiv: 2012.00101.
[9] Mateusz Ostaszewski, Lea M. Trenkwalder, Wojciech Masarczyk, Eleanor Scerri et Vedran Dunjko, « Apprentissage par renforcement pour l'optimisation des architectures de circuits quantiques variationnels », arXiv: 2103.16089.
[10] Kohdai Kuroiwa et Yuya O. Nakagawa, « Méthodes de pénalité pour un solveur propre quantique variationnel », Recherche sur l'examen physique 3 1, 013197 (2021).
[11] Kaoru Mizuta, Mikiya Fujii, Shigeki Fujii, Kazuhide Ichikawa, Yutaka Imamura, Yukihiro Okuno et Yuya O. Nakagawa, "Solution quantique profonde variationnelle pour états excités et son application au calcul de la chimie quantique des matériaux périodiques", arXiv: 2104.00855.
[12] Nicholas C. Rubin, Toru Shiozaki, Kyle Throssell, Garnet Kin-Lic Chan et Ryan Babbush, « L'émulateur quantique Fermionic », 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 et Alán Aspuru-Guzik, « TEQUILA : a platform for rapid development of quantum algorithms », Science et technologie quantiques 6 2, 024009 (2021).
[14] Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huang, Chia-Wei Hsing et Ying-Jer Kao, « Un classificateur classique-quantique hybride entraînable de bout en bout », arXiv: 2102.02416.
[15] Nobuyuki Yoshioka, Hideaki Hakoshima, Yuichiro Matsuzaki, Yuuki Tokunaga, Yasunari Suzuki et Suguru Endo, « Extension du sous-espace quantique généralisée », arXiv: 2107.02611.
[16] Jakob S. Kottmann, Philipp Schleich, Teresa Tamayo-Mendoza et Alán Aspuru-Guzik, « Reducing qubit requirements while maintenance digital precision for the Variational Quantum Eigensolver: A Basis-Set-Free Approach », arXiv: 2008.02819.
[17] Takeru Kusumoto, Kosuke Mitarai, Keisuke Fujii, Masahiro Kitagawa et Makoto Negoro, « Truc expérimental du noyau quantique avec des spins nucléaires dans un solide », npj Informations quantiques 7, 94 (2021).
[18] Kosuke Mitarai, Yasunari Suzuki, Wataru Mizukami, Yuya O. Nakagawa et Keisuke Fujii, « Expansion quadratique de Clifford pour une analyse comparative et une initialisation efficaces d'algorithmes quantiques variationnels », arXiv: 2011.09927.
[19] Shiro Tamiya, Sho Koh et Yuya O. Nakagawa, "Calculating nonadiabatic couplages and Berry's phase by variational quantum eigensolvers", Recherche sur l'examen physique 3 2, 023244 (2021).
[20] Hans Hon Sang Chan, Nathan Fitzpatrick, Javier Segarra-Marti, Michael J. Bearpark et David P. Tew, « Calculs moléculaires d'états excités avec des fonctions d'onde adaptatives sur une émulation de résolution quantique : réduction de la profondeur du circuit et séparation des états de spin », arXiv: 2105.10275.
[21] Samuel Yen-Chi Chen et Shinjae Yoo, « Apprentissage automatique quantique fédéré », arXiv: 2103.12010.
[22] Jakob S. Kottmann et Alán Aspuru-Guzik, « Circuits quantiques à faible profondeur optimisés pour la structure électronique moléculaire à l'aide d'une approximation de paires séparables », arXiv: 2105.03836.
[23] Nicholas H. Stair et Francesco A. Evangelista, « QForte : un simulateur d'état efficace et une bibliothèque d'algorithmes quantiques pour la structure électronique moléculaire », arXiv: 2108.04413.
[24] Keita Arimitsu, Yuya O. Nakagawa, Sho Koh, Wataru Mizukami, Qi Gao et Takao Kobayashi, « Analytic energy gradient for state-averaged orbital-optimized variational quantum eigensolvers and its application to a photochemical reaction », arXiv: 2107.12705.
[25] Hrushikesh Patil, Yulun Wang et Predrag Krstic, « Solution linéaire quantique variationnelle avec Ansatz dynamique », arXiv: 2107.08606.
[26] Kosuke Ito, Wataru Mizukami et Keisuke Fujii, « Relations bruit-précision universelles dans les algorithmes quantiques variationnels », arXiv: 2106.03390.
[27] Oumarou Oumarou, Alexandru Paler et Robert Basmadjian, « Simulation de circuits quantiques rapides à l'aide de bibliothèques à usage général accélérées par matériel », arXiv: 2106.13995.
[28] Bingzhi Zhang et Quntao Zhuang, « Suppression rapide de l'erreur de classification dans les circuits quantiques variationnels », arXiv: 2107.08026.
[29] Kouhei Nakaji, Hiroyuki Tezuka et Naoki Yamamoto, « Réseaux de neurones améliorés quantiques dans le cadre du noyau tangent neural », arXiv: 2109.03786.
[30] William M Watkins, Samuel Yen-Chi Chen et Shinjae Yoo, « Apprentissage automatique quantique avec confidentialité différentielle », arXiv: 2103.06232.
[31] Maria-Andreea Filip, Nathan Fitzpatrick, David Muñoz Ramo et Alex JW Thom, « Le meilleur des deux mondes : Optimiser les ressources matérielles quantiques avec des méthodes stochastiques classiques », arXiv: 2108.10912.
[32] Cenk Tüysüz, Carla Rieger, Kristiane Novotny, Bilge Demirköz, Daniel Dobos, Karolos Potamianos, Sofia Vallecorsa, Jean-Roch Vlimant et 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 et David Muñoz Ramo, « Calculs matériels quantiques des systèmes périodiques : chaîne d'hydrogène et cristaux de fer », arXiv: 2109.08401.
[34] Bingzhi Zhang et Quntao Zhuang, « Transition de phase computationnelle dans l'algorithme d'optimisation approximative quantique - la différence entre difficile et facile », arXiv: 2109.13346.
Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2021-10-06 10:04:51). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.
Impossible de récupérer Données de référence croisée lors de la dernière tentative 2021-10-06 10:04:49: Impossible de récupérer les données citées par 10.22331 / q-2021-10-06-559 de Crossref. C'est normal si le DOI a été enregistré récemment.
Cet article est publié dans Quantum sous le Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) Licence. Le droit d'auteur reste la propriété des détenteurs d'origine tels que les auteurs ou leurs institutions.
PlatonAi. Web3 réinventé. L'intelligence des données amplifiée.
Cliquez ici pour y accéder.
Source : https://quantum-journal.org/papers/q-2021-10-06-559/
