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基于速度Verlet算法的变分量子本征值求解器优化

Velocity Verlet-based optimization for variational quantum eigensolvers

Kobe City College of Technology(神户市技术短期大学)

Rinka Miura

AI总结:

本文提出基于速度Verlet算法优化变分量子本征值求解器,通过引入惯性项提升复杂能景观探索效率,在H₂和LiH分子中取得更优性能。

摘要:

变分量子本征值求解器(VQE)是近期量子计算机的关键算法,但其性能常受到经典电路参数优化的限制。我们提出使用速度Verlet算法,受经典分子动力学启发,以解决这一挑战。通过引入惯性“速度”项,我们的方法高效地探索复杂能景观。我们在H₂和LiH分子上将性能与标准优化器进行比较。对于H₂,我们的方法在更少的量子电路评估次数下达到化学精度。对于LiH,它实现了最低的最终能量,展示了其在高精度VQE模拟中的潜力。

英文摘要:

The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is a key algorithm for near-term quantum computers, yet its performance is often limited by the classical optimization of circuit parameters. We propose using the velocity Verlet algorithm, inspired by classical molecular dynamics, to address this challenge. By introducing an inertial "velocity" term, our method efficiently explores complex energy landscapes. We compare its performance against standard optimizers on H$_2$ and LiH molecules. For H$_2$, our method achieves chemical accuracy with fewer quantum circuit evaluations than L-BFGS-B. For LiH, it attains the lowest final energy, demonstrating its potential for high-accuracy VQE simulations.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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