单元合集群替代品的高效和强大的参数优化.
Weitang Li1, Yufei Ge2, Shi-Xin Zhang1
1Tencent Quantum Lab, Tencent, Shenzhen 518057, China.
我们开发了一种新的量子算法优化器,称为以近似抛物线 (SOAP) 进行序列优化,以提高变量量子自溶解器 (VQE) 的效率. SOAP显著减少了量子化学模拟中参数优化所需的测量次数.
科学领域:
- 量子计算是一种量子计算.
- 计算化学计算化学
- 算法优化的算法优化
背景情况:
- 变量量子Eigensolver (VQE) 是近期量子计算机的一个关键算法.
- 参数优化是VQE的一个主要挑战,需要进行广泛的测量.
- 有效的优化对于推进量子算法至关重要.
研究的目的:
- 引入以近似抛物线 (SOAP) 进行序列优化作为VQE的新优化器.
- 为了提高量子算法参数优化的效率和稳定性.
- 减少VQE所需的能源评估的数量.
主要方法:
- SOAP使用顺序优化,并通过二次函数近似能源格局.
- 它结合了先前代的平均方向,以捕获参数相关性.
- 该方法旨在优化量子计算机上的单元合集群替代器.
主要成果:
- 与传统优化器相比,SOAP表现出更快的融合和更强大的噪声稳定性.
- 对分子系统的数值基准显示出显著的性能增长.
- 到20个量子比特的模拟表明,参数数量具有良好的可扩展性.
结论:
- SOAP为VQE参数优化提供了一个高效和强大的解决方案.
- 该方法在量子化学中的实际应用方面表现有前途.
- 在超导量子计算机上的实验验证证证了SOAP的有效性.
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