Efficient quantum-enhanced classical simulation for patches of quantum landscapes

要約

古典的なシミュレーション手法の機能を理解することは、量子コンピューターがどのような点で有利であるかを特定する鍵となります。
これにより、量子コンピューターが必要な場合にのみ使用されることが保証されるだけでなく、従来のデバイスにオフロードできるサブルーチンを特定できる可能性もあります。
この研究では、パラメータ化された量子回路によって生成される期待ランドスケープのサブ領域 (「パッチ」と呼ばれる) の古典的なサロゲートを生成することが常に可能であることを示します。
つまり、量子デバイスでの単純な測定の後、風景のサブ領域の近似期待値を古典的にシミュレートできる量子強化古典アルゴリズムを提供します。
私たちは、対象となる回路のさまざまなファミリーに対して時間とサンプルの複雑さを保証し、さらに、ハミルトニアン変分解析の正確に検証可能なシミュレーションと、127 量子ビットのヘビーヘックス トポロジーでの長時間ダイナミクス シミュレーションでシミュレーション アルゴリズムを数値的に実証します。

要約(オリジナル)

Understanding the capabilities of classical simulation methods is key to identifying where quantum computers are advantageous. Not only does this ensure that quantum computers are used only where necessary, but also one can potentially identify subroutines that can be offloaded onto a classical device. In this work, we show that it is always possible to generate a classical surrogate of a sub-region (dubbed a ‘patch’) of an expectation landscape produced by a parameterized quantum circuit. That is, we provide a quantum-enhanced classical algorithm which, after simple measurements on a quantum device, allows one to classically simulate approximate expectation values of a subregion of a landscape. We provide time and sample complexity guarantees for a range of families of circuits of interest, and further numerically demonstrate our simulation algorithms on an exactly verifiable simulation of a Hamiltonian variational ansatz and long-time dynamics simulation on a 127-qubit heavy-hex topology.

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