互信息辅助的自适应变分量子本征求解器

ansatz 电路的自适应构建为近期量子硬件上实用的变分量子本征求解器提供了一条有前景的途径。这些算法旨在为特定问题构建最优电路，并通过从预定义池中筛选和添加纠缠门来自适应地构造 ansatz 电路。本工作中，我们提出一种借助经典算法构建缩小规模纠缠门池的方法。我们的方法利用经典近似基态中量子比特间的互信息对纠缠门进行排序与筛选。本工作中采用密度矩阵重整化群方法进行经典预计算。我们在小分子上以数值方式验证了该方法。数值实验表明，仅含原始纠缠门池一小部分的缩减纠缠门池可达到相同的数值精度。我们相信该方法为变分量子算法的 ansatz 电路自适应构建开辟了新路径。