Fast gradient-free optimization of excitations in variational quantum eigensolvers
Notice bibliographique
Résumé
Finding molecular ground states and energies with variational quantum eigensolvers is central to chemistry applications on quantum computers. Physically motivated ansätze based on excitation operators respect physical symmetries, but existing quantum-aware optimizers, such as Rotosolve, have been limited to simpler operator types. To fill this gap, we introduce ExcitationSolve, a fast quantum-aware optimizer that is globally-informed, gradient-free, and hyperparameter-free. ExcitationSolve extends these optimizers to parameterized unitaries with generators $G$ of the form $G^3=G$ exhibited by excitation operators in approaches such as unitary coupled cluster. ExcitationSolve determines the global optimum along each variational parameter using the same quantum resources that gradient-based optimizers require for one update step. We provide optimization strategies for both fixed and adaptive variational ansätze, along with generalizations for simultaneously selecting and optimizing multiple excitations. On molecular ground state energy benchmarks, ExcitationSolve outperforms state-of-the-art optimizers by converging faster, achieving chemical accuracy for equilibrium geometries in a single parameter sweep, yielding shallower adaptive ansätze and remaining robust to real hardware noise. By uniting physical insight with efficient optimization, ExcitationSolve paves the way for scalable quantum chemistry calculations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».