Вариационный квантовый решатель собственных чисел

Вариационный квантовый решатель собственных значений Основы вариационного квантового решателя собственных значений (VQE) VQE — это эвристический метод оптимизации квантовых состояний, […]

Вариационный квантовый решатель собственных значений

  • Основы вариационного квантового решателя собственных значений (VQE)

    • VQE — это эвристический метод оптимизации квантовых состояний, основанный на вариационном принципе. 
    • Он используется для решения задач, связанных с квантовой химией и квантовой физикой, и может быть реализован на квантовых процессорах. 
  • Алгоритм VQE

    • VQE включает в себя выбор подмножества состояний и вариационных параметров, которые управляют этими состояниями. 
    • Он использует градиентный спуск для минимизации функции затрат, связанной с ожидаемым значением наблюдаемой величины. 
  • Пример и преимущества

    • В качестве примера рассматривается использование ворот Паули, где VQE позволяет оценить функцию затрат и градиенты. 
    • VQE устойчив к ошибкам и подходит для стратегий устранения ошибок, но не гарантирует сходимость к основному состоянию. 
    • Он требует большого количества измерений и может работать на оборудовании NISQ, но не подходит для всех задач. 
  • Применение в химии

    • С 2022 года VQE может моделировать только небольшие молекулы, но в 2020 году было продемонстрировано моделирование водородной цепи на квантовом процессоре Google Sycamore. 

Полный текст статьи:

Вариационный квантовый решатель собственных чисел

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх