生成式量子本征求解器 (GQE) 及其在基态搜索中的应用
量子物理
2025-10-01 v2
摘要
我们引入生成式量子本征求解器 (GQE)，这是一种新的量子计算框架，通过将经典生成模型应用于量子模拟，在变分量子算法范式之外运行。GQE 算法优化经典生成模型，以产生具有所需性质的量子电路。在此，我们开发了一种基于 Transformer 的实现，并将其命名为生成式预训练 Transformer 量子本征求解器 (GPT-QE)。我们展示了 GPT-QE 应用于电子结构哈密顿量的训练与预训练的概念验证，并通过超越耦合簇单双激发 (CCSD) 对氮分子强键解离的处理以及接近化学精度，证明了其能力。我们还在真实量子硬件上演示了该方法。
引用
@article{arxiv.2401.09253,
title = {The generative quantum eigensolver (GQE) and its application for ground state search},
author = {Kouhei Nakaji and Lasse Bjørn Kristensen and Ryota Kemmoku and Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo and Mohammad Ghazi Vakili and Haozhe Huang and Mohsen Bagherimehrab and Christoph Gorgulla and FuTe Wong and Alex McCaskey and Jin-Sung Kim and Thien Nguyen and Pooja Rao and Qi Gao and Michihiko Sugawara and Naoki Yamamoto and Alán Aspuru-Guzik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09253},
year = {2025}
}
备注
18 pages, 8 figures