Oct, 2018

变分量子态对角化

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TL;DR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。
variational hybrid quantum-classical algorithmsquantum state diagonalizationcondensed matter physicsmachine learningentanglement spectroscopy
发现论文，激发创造
  • 使用增强学习技术增强量子变分状态对角化

    本文利用强化学习实现了浅层量子电路设计，使用了一种新的编码方法来优化电路深度，其生成的电路比标准的量子状态对角化算法更浅，可用于有限的硬件资源。

    Jun, 2023

  • 可变量量态本征求解器

    本文介绍了一种名为变分量子态本征求解器 (VQSE) 的算法，用于在量子计算机上有效地计算出密度算子最大本征值及其对应的本征态。该算法利用了对角化和主支配之间的联系来定义代价函数，需单次迭代仅 单次复制密度算子，可以实现。作者还演示了两个该算法的用例：主成分分析和误差缓解。

    Apr, 2020

  • 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

  • 变分混合量子 - 经典算法理论

    本文讨论了量子算法中的优化问题，并提出了一种基于量子 - 经典混合的优化方案，其中包括变分绝热量子算法和单粒子门晶格，通过拟合和消除误差和采用现代没有导数的优化技术来节省计算成本。

    Sep, 2015

  • 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

  • 混合量子 - 经典算法的实用优化

    本文介绍了基于变分方法的新型混合量子 - 经典算法类别，重点是探究了优化方法和精度水平对变分算法的性能影响，最后提出了用拟牛顿优化方法执行量子逼近优化算法的结果。

    Jan, 2017

  • 线性代数的变分算法

    本文提出一种基于变分算法的线性代数任务解法，适用于嘈杂的中尺度量子设备，并可应用于稀疏矩阵、机器学习和优化问题。通过数值模拟和 IBM 量子云设备验证，算法成功解决了线性方程组问题，解决的精度高达 99.95%。

    Sep, 2019

  • 简化电路复杂度的变分量子本征求解器

    提出了一种名为 ClusterVQE 的新算法，该算法利用量子互信息来将初始量子位空间分割为子空间（量子集群），这些集群进一步分布在单独的（更浅的）量子电路中，并且通过新的 “dressed” 哈密顿量考虑了不同集群之间的纠缠，从而实现了电子结构计算中 VQE 量子电路复杂度的降低。

    Jun, 2021

  • 一个基于量子处理器的变分特征值求解器

    该论文介绍了一种基于 ans"atze 和经典优化的新方法来减少量子计算时间需求。该方法将小型光子量子处理器与传统计算机相结合，并在量子化学中进行了实验验证。

    Apr, 2013

  • 在哈密顿变分假设中探索纠缠和优化

    通过对哈密顿变分试探算法的研究，发现它在结构上表现良好，具有较弱或完全不存在的荒漠高原特征和较小的状态空间，因此容易优化。同时也观察到了随着电路层数的增加而出现的从困难局面到优化的转变，以及在 XXZ 模型和横场伊辛模型中实现超参数化的阈值大约按多项式尺度而非指数尺度增长。最后，演示了 HVA 的能力和有效性，将其用于求解具有长程相互作用和幂律纠缠缩放的 Haldane-Shastry 哈密顿量的基态近似。

    Aug, 2020