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確率的ハミルトニアンスパース化による編集

日付:

英海烏陽1, デビッド・R・ホワイト1、アールT.キャンベル1,2

1シェフィールド大学物理学および天文学科、シェフィールド、イギリス
2リバーレーン、ケンブリッジ、イギリス

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抽象

量子化学のシミュレーションは、量子コンピューティングの主要なアプリケーションになると期待されています。 量子シミュレーションでは、量子システムのダイナミクスを表す複雑なハミルトニアンが構成要素に分解され、時間発展中の各項の効果が個別に計算されます。 多くの物理システムでは、ハミルトニアンには多数の項があり、確立されたシミュレーション方法のスケーラビリティを制約します。 この制限に対処するために、実際のハミルトニアンをより少ない項を含むまばらなハミルトニアンで近似する新しいスキームを導入します。 弱いハミルトニアン項を確率論的にスパース化することにより、決定論的アプローチと比較してエラーの二次抑制の恩恵を受けます。 凸最適化理論の最適性条件に基づいて、弱いハミルトニアン項の適切な確率分布を導き出し、そのエラー境界を一部の電子構造ハミルトニアンの他の確率分析と比較します。 近似ハミルトニアンのスパース性を調整することで、qDRIFTとランダム化されたXNUMX次トロッターというXNUMXつの最近のランダムコンパイラーの間を補間できるようになります。 したがって、私たちのスキームは、ランダムトロッター化の長所とqDRIFTの効率を組み合わせたアルゴリズムであり、中間のゲートバジェットでは、これらの従来の方法の両方よりも優れています。

►BibTeXデータ

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上記の引用は SAO / NASA ADS (最後に正常に更新された2020-02-27 23:49:47)。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

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ソース:https://quantum-journal.org/papers/q-2020-02-27-235/

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