变分量子本征求解器中激发能的快速梯度-free优化

通过变分量子本征求解器寻找分子基态和能量是量子计算机在化学应用中的核心任务。基于物理启发的ansatz(例如,单位化耦合群)使用激发算子,这些算子遵循物理对称性,但现有的量子感知优化器(如Rotosolve)仅限于较简单的算子类型。为填补这一空白,我们引入ExcitationSolve,一种快速的、全局信息丰富、梯度-free且无超参数的量子感知优化器。ExcitationSolve将这些优化器扩展到生成器G满足G^3=G的参数化单位算子,这种特性是单位化耦合群等方法中激发算子的常见特征。ExcitationSolve利用与梯度基优化器单个更新步骤所需的相同量子资源,确定沿每个变分参数的全局最优值。我们提供固定和自适应变分ansatz的优化策略,并提出同时选择和优化多个激发的通用方法。在分子基态能量基准测试中,ExcitationSolve在收敛速度、化学精度、浅层自适应ansatz以及对实际硬件噪声的鲁棒性方面均优于最先进的优化器。通过将物理洞察与高效优化相结合,ExcitationSolve为可扩展的量子化学计算铺平了道路。