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How an Equi-Ensemble Description Systematically Outperforms the Weighted Ensemble Variational Quantum Eigensolver
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AI
DOI：10.1021/acs.jpca.6c01225.png)
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摘要
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计算化学中的激发态对于提供超越基态的光诱导分子行为洞察至关重要，能够推动光谱学、材料科学和药物设计的创新。尽管已开发出多种计算激发态性质的方法，但在计算成本与准确性之间找到最佳平衡仍具挑战性。量子计算机的兴起带来了新的视角，量子算法的发展有望超越经典算法。这些新算法大多借鉴了之前的经典算法，但各有优缺点。本研究聚焦于基于多体激发态变分原理泛化的集合变分量子本征态求解器（VQE）中权重的选择。我们比较了等权重集合和加权集合VQE在两种不同关联程度问题上的性能：(1) 使用广义酉耦合簇假设的形式亚胺多体电子结构问题；(2) 使用RYCNOT硬件高效假设的氢链单粒子非相互作用Kohn–Sham问题。等权重集合的目标仅是实现块对角化，而加权集合则需额外复杂度以达成目标本征态和本征值。本研究表明，这种差异会导致若干显著后果，如电路深度增加及优化问题。我们得出结论：即使需要额外的后处理步骤提取本征值，也应始终优先采用等权重。
Keyword:
Algorithms
Density functional theory
Excited states
Layers
Optimization
期刊
T
IF:
2.8
论文数:
685
被引数:
5
机构
引用论文
A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor光子量子处理器上的变分特征值求解器.png)
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