VanQver: the variational and adiabatically navigated quantum eigensolver
Notice bibliographique
Résumé
The accelerated progress in manufacturing noisy, intermediate-scale quantum (NISQ) computing hardware has opened the possibility of exploring its application in transforming approaches to solving computationally challenging problems. The important limitations common among all NISQ computing technologies are the absence of error correction and the short coherence time, which limit the computational power of these systems. Shortening the required time of a single run of a quantum algorithm is essential for reducing environment-induced errors and for the efficiency of the computation. We have investigated the ability of a variational version of adiabatic state preparation (ASP) to generate an accurate state more efficiently compared to existing adiabatic methods. The standard ASP method uses a time-dependent Hamiltonian, connecting the initial Hamiltonian with the final Hamiltonian. In the current approach, a navigator Hamiltonian is introduced which has a non-zero amplitude only in the middle of the annealing process. Both the initial and navigator Hamiltonians are determined using variational methods. A Hermitian cluster operator, inspired by coupled-cluster theory and truncated to single and double excitations/de-excitations, is used as a navigator Hamiltonian. A comparative study of our variational algorithm (VanQver) with that of standard ASP, starting with a Hartree–Fock Hamiltonian, is presented. The results indicate that the introduction of the navigator Hamiltonian significantly improves the annealing time required to achieve chemical accuracy by two to three orders of magnitude. The efficiency of the method is demonstrated in the ground-state energy estimation of molecular systems, namely, H 2 , P4, and LiH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».