Jun, 2015

在量子计算机上解决强相关电子模型

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TL;DR利用量子计算机演化调控 Hubbard 模型，采用有效嵌套策略实现指数级降低影响因素，设计高效测量和非破坏式的实验方法，实现对模型的精确刻画和参数量子模拟。
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发现论文，激发创造
  • 超导量子比特量子计算机上的 Hartree-Fock

    通过变分模拟费米子系统，利用 Givens 旋转思想，使用定制化的算法来改善我们的实验的有效保真度，并在对链状分子及联环分子的模拟中建立起基础来扩大更复杂分子的相关量子模拟。

    Apr, 2020

  • 实用量子变分算法

    本研究提出了一种基于绝热态制备的量子态简便构建方案，并在 Hubbard 模型和小分子上进行了测试，比之前基于耦合集群的方案更快收敛

    Jul, 2015

  • 使用更少量的量子比特进行变分量子本征求解器

    通过渐进增加量子比特的数目，同时采用张量网络表示方式和对实际系统对称性的保留，我们提出了一种方法来研究近期噪声中等规模量子计算机上的量子多体系统的基态性质，并在实用场景中展示了其可行性。

    Feb, 2019

  • 用于小分子和量子磁体的硬件高效的变分量子本征求解器

    本文介绍了一种硬件高效的可变量量子本征求解器，结合铁磁哈密顿量的紧凑编码和稳健的随机优化算法，在量子处理器上实现了六量子位哈密顿问题的实验优化，并将技术应用于一个量子磁学问题，其结果有助于阐明将该方法扩展到更大系统的要求，并致力于填补高性能计算前沿问题与其在量子硬件上实现之间的差距。

    Apr, 2017

  • 近似最优地面态制备

    通过设计算法，在给定哈密顿量和一些额外信息的情况下，可以有效地在量子计算机上准备基态和估算其基态能量。

    Feb, 2020

  • 变分量子态对角化

    本研究提出了一种基于变分混合量子 - 经典算法的量子状态对角化算法，该算法可以通过量子计算评估门序列的成本（比经典成本评估更快），并且经典计算机使用此信息来调整门序列的参数，主要适用于凝聚态物理和机器学习领域中的状态对角化问题，它可以通过最小化成本函数来返回一个近似对角化的门序列，从而获得量子态的最大特征值和相关的特征向量的近似值。

    Oct, 2018

  • 量子电路学习实现量子场论的量子 - 经典模拟

    我们利用量子电路学习来模拟量子场论，通过使用紧凑的量子比特配置和低深度的量子电路来预测量子场论中的实时动态，从而准确地预测各种物理参数，包括全连接算符。通过在一个 1+1 维的量子电动力学模型中预测淬火动力学、手性动力学和喷注产生，我们发现我们的预测与严格的经典计算结果十分吻合，显示了利用现代量子设备高效模拟大规模量子场论的可行性。

    Nov, 2023

  • 在量子计算机上准备量子多体系统的基态

    本文研究表明，与经典系统不同，量子计算机可以有效地处理相互作用的量子粒子，从而使量子系统的基态状态成为可能。

    Sep, 2008

  • 用生成建模方法来评估和训练浅层量子电路

    本研究提出了一种基于量子电路学习的算法，可以利用本地门和量子位连接等量子硬件能力来协助量子设备的表征，并训练浅层电路进行生成式任务。此方法可以学习绿伯格 - 霍恩 - 泽林格（Greenberger-Horne-Zeilinger）状态的最佳制备方法，也可以有效地制备连续热态的近似表示，其波函数在其幅度中编码玻尔兹曼概率。最后，研究提供了一种新的硬件无关指标，称为 qBAS 得分，可用于衡量近期量子设备的性能。

    Jan, 2018

  • 用于变分量子本征求解器算法的高效对称性保持状态准备电路

    本研究介绍了一种基于对称性的有效量子态制备电路方案，可以在量子计算中高效地实现化学模拟，并在 $H_2$ 和 $LiH$ 的量子模拟中表现出更高的准确性和电路深度。

    Apr, 2019