噪声对量子化学变分算法性能的影响

变分量子算法适用于噪声量子系统。最重要的用例之一是利用变分量子本征求解器（VQE）进行材料的量子模拟。为优化VQE性能，必须选择合适的参数化量子电路（ansatz）。我们研究了一类融入量子硬件知识的ansatz，即硬件高效ansatz。硬件高效ansatz受噪声的影响各不相同，我们的目标是研究噪声对评估哪种ansatz在实践中给出更准确结果的影响。首先，我们通过基准测试和排序每个ansatz族的性能来研究噪声对不同硬件高效ansatz的影响：（i）在使用VQE的化学应用中，以及（ii）通过最近建立的“可表达性（expressibility）”度量。结果表明，最优电路的排序在噪声存在下并非恒定。其次，我们通过相关性研究评估了可表达性度量在此背景下的适用性，该研究考察可表达性与相同电路在使用VQE的化学应用中的性能之间的关联。我们的模拟揭示了微弱的相关性，因此表明可表达性并非量化量子化学中参数化量子电路有效性的适当度量。第三，我们评估了不同量子器件噪声模型对何种ansatz族最优的排序的影响。有趣的是，我们看到，要决定使用哪种ansatz最优，即便在同一类量子硬件内，也需要考虑具体使用的硬件。