Sep, 2019

线性代数的变分算法

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TL;DR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%。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 变分量子算法

    该文综述了 VQAs 领域，讨论了克服困难的策略，并突出了使用 VQAs 获得量子优势的激动人心前景。

    Dec, 2020

  • 变分量子线性求解器

    提出了一种用于在近期量子计算机上解决线性系统的混合量子 - 经典算法 VQLS，通过计算 VQLS 成本函数 C 并保证其大于等于给定的精度 ϵ 的平方除以矩阵 A 的条件数 κ 的平方，实现了解决线性系统方程的目标。

    Sep, 2019

  • 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

  • 受绝热量子计算启发的线性方程组量子算法

    本研究基于量子算法，提出了两种解决线性方程组问题的演化随机化算法，这种算法由哈密顿量组成，不需要大量辅助系统，并在某些条件下实现了指数级的量子加速。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 多元迹估计：基于量子态空间线性代数

    本文提出了一种适用于近似多元痕迹（即矩阵乘积的痕迹）的量子算法，该算法通过一系列低层电路构造操作将多元痕迹公式直接转化为量子电路，并利用 qMSLA 操作构建状态准备电路，输出两个编码多变痕迹的状态准备电路。此算法仅使用状态准备电路作为输入，不依赖于诸如 Block Encodings 之类较难合成的构造，同时也不依赖于特定硬件（如 QRAM），突显其通用性和实用性。

    May, 2024