Predicting fermionic densities using a Projected Quantum Kernel method

要約

投影された量子カーネル法に基づいたサポートベクターレグレッサーを使用して、量子化学と量子物質に関心のある1Dフェルミオンシステムの密度構造を予測します。
カーネルは、相互作用するrydberg原子で実装可能な量子貯水池の観測可能性で構築されています。
フェルミオンシステムのトレーニングとテストデータは、密度汎関数理論アプローチを使用して生成されます。
いくつかのハミルトニアンパラメーターのメソッドのパフォーマンスをテストし、測定時間の関数としてエラーの一般的な共通の動作を見つけます。
十分に大きな測定時間で、この方法は古典的な線形カーネル法を上回り、放射状基底関数法と競合することができることがわかります。

要約(オリジナル)

We use a support vector regressor based on a projected quantum kernel method to predict the density structure of 1D fermionic systems of interest in quantum chemistry and quantum matter. The kernel is built on with the observables of a quantum reservoir implementable with interacting Rydberg atoms. Training and test data of the fermionic system are generated using a Density Functional Theory approach. We test the performance of the method for several Hamiltonian parameters, finding a general common behavior of the error as a function of measurement time. At sufficiently large measurement times, we find that the method outperforms the classical linear kernel method and can be competitive with the radial basis function method.

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