TensorCircuit: kvantno programsko ogrodje za dobo NISQ

TensorCircuit: kvantno programsko ogrodje za dobo NISQ

Časovni žig: 2. februar 2023 10
Izvorno vozlišče: 1935846

Shi-Xin Zhang1, Jonathan Allcock2, Zhou-Quan Wan1,3, Shuo Liu1,3, Jiace Sun4, Hao Yu5, Xing-Han Yang1,6, Jiezhong Qiu1, Zhaofeng Ye1, Yu-Qin Chen1, Chee-Kong Lee7, Yi-Cong Zheng1, Shao-Kai Jian8, Hong Yao3, Chang-Yu Hsieh1, in Shengyu Zhang1

1Tencent Quantum Laboratory, Tencent, Shenzhen, Guangdong 518057, Kitajska
2Tencent Quantum Laboratory, Tencent, Hong Kong, Kitajska
3Inštitut za napredne študije, Univerza Tsinghua, Peking 100084, Kitajska
4Oddelek za kemijo in kemijsko tehnologijo, Kalifornijski inštitut za tehnologijo, Pasadena, CA 91125, ZDA
5Oddelek za elektrotehniko in računalništvo, Univerza McGill, Quebec H3A 0E9, Kanada
6Shenzhen Middle School, Shenzhen, Guangdong 518025, Kitajska
7Tencent America, Palo Alto, Kalifornija 94306, ZDA
8Oddelek za fiziko, Univerza Brandeis, Waltham, Massachusetts 02453, ZDA

Se vam zdi ta članek zanimiv ali želite razpravljati? Zaslišite ali pustite komentar na SciRate.

Minimalizem

TensorCircuit je odprtokodni simulator kvantnega vezja, ki temelji na kontrakciji tenzorskega omrežja in je zasnovan za hitrost, prilagodljivost in učinkovitost kode. TensorCircuit, napisan izključno v Pythonu in zgrajen na vrhu industrijskih standardnih okvirov strojnega učenja, podpira samodejno diferenciacijo, pravočasno prevajanje, vektoriziran paralelizem in strojno pospeševanje. Te lastnosti omogočajo TensorCircuit simulacijo večjih in bolj zapletenih kvantnih vezij kot obstoječi simulatorji in so posebej primerne za variacijske algoritme, ki temeljijo na parametriziranih kvantnih vezjih. TensorCircuit omogoča večjo velikostno pospešitev za različne naloge kvantne simulacije v primerjavi z drugo običajno kvantno programsko opremo in lahko simulira do 600 kubitov z zmerno globino vezja in nizkodimenzionalno povezljivostjo. S svojo časovno in prostorsko učinkovitostjo, prilagodljivo in razširljivo arhitekturo ter kompaktnim, uporabniku prijaznim API-jem je bil TensorCircuit zgrajen za olajšanje načrtovanja, simulacije in analize kvantnih algoritmov v dobi Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ).

Priljubljen povzetek

V tem članku predstavljamo TensorCircuit: kvantno programsko ogrodje za dobo NISQ.

TensorCircuit je odprtokodno kvantno simulacijsko ogrodje v Pythonu, zasnovano za hitrost, prilagodljivost in eleganco. Simulacijo poganja napreden tenzorski omrežni mehanizem in je implementirana s priljubljenimi ogrodji strojnega učenja TensorFlow, JAX in PyTorch na zaledni agnostični način. TensorCircuit je združljiv s sodobnimi inženirskimi paradigmami strojnega učenja – avtomatsko diferenciacijo, pravočasno kompilacijo, vektoriziranim paralelizmom in pospeševanjem GPU – zaradi česar je posebej primeren za simulacijo variacijskih algoritmov, ki temeljijo na parametriziranih kvantnih vezjih.

► BibTeX podatki

► Reference

[1] Michael A. Nielsen in Isaac L. Chuang. “Kvantno računanje in kvantne informacije: izdaja ob 10. obletnici”. Cambridge University Press. ZDA (2011). 10. izdaja.

[2] Martín Abadi, Paul Barham, Jianmin Chen, Zhifeng Chen, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Geoffrey Irving, Michael Isard idr. "Tensorflow: sistem za obsežno strojno učenje". Na 12. simpoziju USENIX o načrtovanju in implementaciji operacijskih sistemov (OSDI 16). Strani 265–283. (2016).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1605.08695

[3] James Bradbury, Roy Frostig, Peter Hawkins, Matthew James Johnson, Chris Leary, Dougal Maclaurin, George Necula, Adam Paszke, Jake VanderPlas, Skye Wanderman-Milne in Qiao Zhang. “JAX: sestavljive transformacije programov Python+NumPy”. http://​/​github.com/​google/​jax (2018).
http: / / github.com/ google / jax

[4] Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zeming Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, Alban Desmaison, Andreas Kopf, Edward Yang, Zachary DeVito, Martin Raison, Alykhan Tejani, Sasank Chilamkurthy , Benoit Steiner, Lu Fang, Junjie Bai in Soumith Chintala. "Pytorch: nujen slog, visoko zmogljiva knjižnica globokega učenja". V Napredek v sistemih za obdelavo nevronskih informacij. Letnik 32. (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1912.01703

[5] Johnnie Gray. “cotengra”. https://​/​github.com/​jcmgray/​cotengra (2020).
https: / / github.com/ jcmgray / cotengra

[6] Johnnie Gray in Stefanos Kourtis. "Hiperoptimizirano krčenje tenzorskega omrežja". Quantum 5, 410 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-03-15-410

[7] John Preskill. "Kvantno računalništvo v dobi nisq in pozneje". Quantum 2, 79 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

[8] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S. Kottmann, Tim Menke, Wai-Keong Mok, Sukin Sim, Leong-Chuan Kwek, in Alán Aspuru-Guzik. "Hrupni kvantni algoritmi vmesne lestvice". Reviews of Modern Physics 94, 015004 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004

[9] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio in Patrick J. Coles. "Variacijski kvantni algoritmi". Nature Reviews Physics 3, 625–644 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

[10] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik in Jeremy L O'brien. "Variacijski reševalec lastnih vrednosti na fotonskem kvantnem procesorju". Nature Communications 5, 4213 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[11] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone in Sam Gutmann. "Kvantni približni optimizacijski algoritem". arXiv eprint (2014) arXiv:1411.4028.
arXiv: 1411.4028

[12] Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M Chow in Jay M Gambetta. "Strojno učinkovit variacijski kvantni lastni reševalec za majhne molekule in kvantne magnete". Narava 549, 242–246 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

[13] Jarrod R. McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush in Hartmut Neven. "Neplodne planote v pokrajinah za usposabljanje kvantnih nevronskih mrež". Nature Communications 9, 4812 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

[14] Eric R. Anschuetz. “Kritične točke v kvantnih generativnih modelih”. arXiv eprint (2021) arXiv:2109.06957.
arXiv: 2109.06957

[15] MH Yung, Jorge Casanova, Antonio Mezzacapo, Jarrod Mcclean, Lucas Lamata, Alan Aspuru-Guzik in Enrique Solano. "Od tranzistorjev do računalnikov z ujetimi ioni za kvantno kemijo". Znanstvena poročila 4, 3589 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / srep03589

[16] Ulrich Schollwöck. "Skupina za renormalizacijo matrike gostote v dobi produktnih stanj matrike". Annals of Physics 326, 96–192 (2011).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.aop.2010.09.012

[17] Yann LeCun, Yoshua Bengio in Geoffrey Hinton. "Globoko učenje". Narava 521, 436–444 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature14539

[18] Michael Bartholomew-Biggs, Steven Brown, Bruce Christianson in Laurence Dixon. “Samodejno razlikovanje algoritmov”. J. Računalništvo. Appl. matematika 124, 171–190 (2000).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0377-0427(00)00422-2

[19] Atılım Güneş Baydin, Barak A. Pearlmutter, Alexey Andreyevich Radul, Jeffrey Mark Siskind, Atilim Gunes Baydin, Barak A. Pearlmutter, Alexey Andreyevich Radul in Jeffrey Mark Siskind. »Samodejno razlikovanje v strojnem učenju: anketa«. J. Mach. Naučite se. Res. 18, 1–43 (2018).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1502.05767

[20] Jun Li, Xiaodong Yang, Xinhua Peng in Chang-Pu Sun. "Hibridni kvantno-klasični pristop k kvantnemu optimalnemu nadzoru". Phys. Rev. Lett. 118, 150503 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.118.150503

[21] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac in Nathan Killoran. "Vrednotenje analitičnih gradientov na kvantni strojni opremi". Phys. Rev. A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[22] MD SAJID ANIS et al. "Qiskit: odprtokodno ogrodje za kvantno računalništvo". https://​/​github.com/​qiskit (2021).
https://​/​github.com/​qiskit

[23] Cirq razvijalci. "Cirq". https://​/​github.com/​quantumlib/​Cirq (2021).
https: / / github.com/ quantumlib / Cirq

[24] Damian S. Steiger, Thomas Häner in Matthias Troyer. “ProjectQ: odprtokodno programsko ogrodje za kvantno računalništvo”. Quantum 2, 49 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-01-31-49

[25] Ekipa Huawei HiQ. “Huawei HiQ: visoko zmogljiv kvantni računalniški simulator in programsko ogrodje”. http://​/​hiq.huaweicloud.com.
http://​/​hiq.huaweicloud.com

[26] Krysta Svore, Alan Geller, Matthias Troyer, John Azariah, Christopher Granade, Bettina Heim, Vadym Kliuchnikov, Mariia Mykhailova, Andres Paz in Martin Roetteler. "Q# omogoča razširljivo kvantno računalništvo in razvoj z dsl na visoki ravni". V zborniku delavnice jezikov, specifičnih za domeno resničnega sveta 2018. Strani 1–10. (2018).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3183895.3183901

[27] Stavros Efthymiou, Sergi Ramos-Calderer, Carlos Bravo-Prieto, Adrián Pérez-Salinas, Diego García-Martín, Artur Garcia-Saez, José Ignacio Latorre in Stefano Carrazza. "Qibo: ogrodje za kvantno simulacijo s strojnim pospeševanjem". Kvantna znanost in tehnologija 7, 015018 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ac39f5

[28] Yasunari Suzuki, Yoshiaki Kawase, Yuya Masumura, Yuria Hiraga, Masahiro Nakadai, Jiabao Chen, Ken M. Nakanishi, Kosuke Mitarai, Ryosuke Imai, Shiro Tamiya, Takahiro Yamamoto, Tennin Yan, Toru Kawakubo, Yuya O. Nakagawa, Yohei Ibe, Youyuan Zhang, Hirotsugu Yamashita, Hikaru Yoshimura, Akihiro Hayashi in Keisuke Fujii. “Qulacs: hiter in vsestranski simulator kvantnega vezja za raziskovalne namene”. Quantum 5, 559 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-10-06-559

[29] Michael Broughton, Guillaume Verdon, Trevor McCourt, Antonio J. Martinez, Jae Hyeon Yoo, Sergei V. Isakov, Philip Massey, Ramin Halavati, Murphy Yuezhen Niu, Alexander Zlokapa, Evan Peters, Owen Lockwood, Andrea Skolik, Sofiene Jerbi, Vedran Dunjko , Martin Leib, Michael Streif, David Von Dollen, Hongxiang Chen, Shuxiang Cao, Roeland Wiersema, Hsin-Yuan Huang, Jarrod R. McClean, Ryan Babbush, Sergio Boixo, Dave Bacon, Alan K. Ho, Hartmut Neven in Masoud Mohseni . "Tensorflow quantum: programsko ogrodje za kvantno strojno učenje". arXiv eprint (2020) arXiv:2003.02989.
arXiv: 2003.02989

[30] Ville Bergholm, Josh Izaac, Maria Schuld, Christian Gogolin, M. Sohaib Alam, Shahnawaz Ahmed, Juan Miguel Arrazola, Carsten Blank, Alain Delgado, Soran Jahangiri, Keri McKiernan, Johannes Jakob Meyer, Zeyue Niu, Antal Száva in Nathan Killoran. “Pennylane: Samodejna diferenciacija hibridnih kvantno-klasičnih izračunov”. arXiv eprint (2018) arXiv:1811.04968.
arXiv: 1811.04968

[31] "Paddle Quantum". https://​/​github.com/​PaddlePaddle/​Quantum (2020).
https://​/​github.com/​PaddlePaddle/​Quantum

[32] Razvijalec MindQuantum. “Mindquantum, različica 0.5.0”. https://​/​gitee.com/​mindspore/​mindquantum (2021).
https://​/​gitee.com/​mindspore/​mindquantum

[33] Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe in Seth Lloyd. "Kvantno strojno učenje". Narava 549, 195–202 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23474

[34] Igor L Markov in Yaoyun Shi. "Simulacija kvantnega računanja s krčenjem tenzorskih mrež". SIAM Journal on Computing 38, 963–981 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 050644756

[35] John Brennan, Momme Allalen, David Brayford, Kenneth Hanley, Luigi Iapichino, Lee J. O'Riordan, Myles Doyle in Niall Moran. "Simulacija vezja tenzorskega omrežja na eksaskali". arXiv eprint (2021) arXiv:2110.09894.
arXiv: 2110.09894

[36] Eli A. Meirom, Haggai Maron, Shie Mannor in Gal Chechik. "Optimizacija kontrakcije tenzorskega omrežja z uporabo učenja z okrepitvijo". arXiv eprint (2022) arXiv:2204.09052.
arXiv: 2204.09052

[37] Roman Orús. “Praktičen uvod v tenzorska omrežja: stanja matričnega produkta in predvidena stanja zapletenih parov”. Annals of physics 349, 117–158 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.aop.2014.06.013

[38] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C. Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, Sergio Boixo, Fernando GSLSL Brandao, David A. Buell, Brian Burkett, Yu Chen, Zijun Chen, Ben Chiaro, Roberto Collins, William Courtney, Andrew Dunsworth, Edward Farhi, Brooks Foxen, Austin Fowler, Craig Gidney, Marissa Giustina, Rob Graff, Keith Guerin, Steve Habegger, Matthew P. Harrigan, Michael J. Hartmann, Alan Ho, Markus Hoffmann, Trent Huang, Travis S. Humble, Sergei V. Isakov, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Dvir Kafri, Kostyantyn Kechedzhi, Julian Kelly, Paul V. Klimov, Sergey Knysh, Alexander Korotkov, Fedor Kostritsa, David Landhuis, Mike Lindmark, Erik Lucero, Dmitry Lyakh, Salvatore Mandrà, Jarrod R. McClean, Matthew McEwen, Anthony Megrant, Xiao Mi, Kristel Michielsen, Masoud Mohseni, Josh Mutus, Ofer Naaman, Matthew Neeley, Charles Neill, Murphy Yuezhen Niu, Eric Ostby, Andre Petukhov, John C. Platt, Chris Quintana, Eleanor G. Rieffel, Pedram Roushan, Nicholas C. Rubin, Daniel Sank, Kevin J. Satzinger, Vadim Smelyanskiy, Kevin J. Sung, Matthew D. Trevithick, Amit Vainsencher, Benjamin Villalonga, Theodore White, Z. Jamie Yao , Ping Yeh, Adam Zalcman, Hartmut Neven in John M. Martinis. "Kvantna premoč z uporabo programabilnega superprevodnega procesorja". Narava 574, 505–510 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1666-5

[39] Yulin Wu, Wan-Su Bao, Sirui Cao, Fusheng Chen, Ming-Cheng Chen, Xiawei Chen, Tung-Hsun Chung, Hui Deng, Yajie Du, Daojin Fan, Ming Gong, Cheng Guo, Chu Guo, Shaojun Guo, Lianchen Han , Linyin Hong, He-Liang Huang, Yong-Heng Huo, Liping Li, Na Li, Shaowei Li, Yuan Li, Futian Liang, Chun Lin, Jin Lin, Haoran Qian, Dan Qiao, Hao Rong, Hong Su, Lihua Sun, Liangyuan Wang, Shiyu Wang, Dachao Wu, Yu Xu, Kai Yan, Weifeng Yang, Yang Yang, Yangsen Ye, Jianghan Yin, Chong Ying, Jiale Yu, Chen Zha, Cha Zhang, Haibin Zhang, Kaili Zhang, Yiming Zhang, Han Zhao , Youwei Zhao, Liang Zhou, Qingling Zhu, Chao-Yang Lu, Cheng-Zhi Peng, Xiaobo Zhu in Jian-Wei Pan. "Močna kvantna računalniška prednost z uporabo superprevodnega kvantnega procesorja". Phys. Rev. Lett. 127, 180501 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.180501

[40] Chu Guo, Yong Liu, Min Xiong, Shichuan Xue, Xiang Fu, Anqi Huang, Xiaogang Qiang, Ping Xu, Junhua Liu, Shenggen Zheng, He-Liang Huang, Mingtang Deng, Dario Poletti, Wan-Su Bao in Junjie Wu. "Splošni simulator kvantnega vezja s projiciranimi stanji zapletenih parov in mejo kvantne nadvlade". Phys. Rev. Lett. 123, 190501 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.123.190501

[41] Feng Pan in Pan Zhang. “Simulacija kvantnih vezij z uporabo metode velikega šaržnega tenzorskega omrežja”. Phys. Rev. Lett. 128, 030501 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.030501

[42] Yong (Alexander) Liu, Xin (Lucy) Liu, Fang (Nancy) Li, Haohuan Fu, Yuling Yang, Jiawei Song, Pengpeng Zhao, Zhen Wang, Dajia Peng, Huarong Chen, Chu Guo, Heliang Huang, Wenzhao Wu in Dexun Chen. "Zapiranje vrzeli v "kvantni nadvladi"". V zborniku mednarodnih konferenc za visokozmogljivo računalništvo, mreženje, shranjevanje in analizo. ACM (2021).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3458817.3487399

[43] Cupjin Huang, Fang Zhang, Michael Newman, Junjie Cai, Xun Gao, Zhengxiong Tian, ​​Junyin Wu, Haihong Xu, Huanjun Yu, Bo Yuan, Mario Szegedy, Yaoyun Shi in Jianxin Chen. “Klasična simulacija kvantnih nadvladnih vezij”. arXiv eprint (2020) arXiv:2005.06787.
arXiv: 2005.06787

[44] Xin Liu, Chu Guo, Yong Liu, Yuling Yang, Jiawei Song, Jie Gao, Zhen Wang, Wenzhao Wu, Dajia Peng, Pengpeng Zhao, Fang Li, He-Liang Huang, Haohuan Fu in Dexun Chen. "Ponovna definicija izhodišča kvantne nadvlade z novo generacijo superračunalnika sunway". arXiv eprint (2021) arXiv:2111.01066.
arXiv: 2111.01066

[45] Feng Pan, Keyang Chen in Pan Zhang. "Reševanje problema vzorčenja krogov kvantne nadvlade sikamore". arXiv eprint (2021) arXiv:2111.03011.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.129.090502
arXiv: 2111.03011

[46] Chase Roberts, Ashley Milsted, Martin Ganahl, Adam Zalcman, Bruce Fontaine, Yijian Zou, Jack Hidary, Guifre Vidal in Stefan Leichenauer. "Tensornetwork: knjižnica za fiziko in strojno učenje". arXiv eprint (2019) arXiv:1905.01330.
arXiv: 1905.01330

[47] Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao. "Iskanje diferenciabilne kvantne arhitekture". Quantum Sci. Technol. 7, 045023 (2022).
https://​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ac87cd

[48] Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao. "Iskanje kvantne arhitekture na podlagi nevronskih prediktorjev". Strojno učenje: znanost in tehnologija 2, 045027 (2021).
https://​/​doi.org/​10.1088/​2632-2153/​ac28dd

[49] Shi-Xin Zhang, Zhou-Quan Wan, Chee-Kong Lee, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao. "Variacijski kvantno-nevralni hibridni lastni reševalec". Physical Review Letters 128, 120502 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.120502

[50] Shi-Xin Zhang, Zhou-Quan Wan, Chang-Yu Hsieh, Hong Yao in Shengyu Zhang. "Variacijska kvantno-nevronska hibridna ublažitev napak". arXiv eprint (2021) arXiv:2112.10380.
arXiv: 2112.10380

[51] Shuo Liu, Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao. "Sondiranje lokalizacije več teles z vqe v vzbujenem stanju". arXiv eprint (2021) arXiv:2111.13719.
arXiv: 2111.13719

[52] Shuo Liu, Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao. »Diskretni časovni kristal, ki ga omogoča izrazita lokalizacija več teles« (2022). arXiv:2208.02866.
arXiv: 2208.02866

[53] Yu-Qin Chen, Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh in Shengyu Zhang. "Nehermitski algoritem za iskanje osnovnega stanja, izboljšan z variacijskim orodjem". arXiv eprint (2022) arXiv:2210.09007.
arXiv: 2210.09007

[54] Alastair Kay. “Vadnica o paketu quantikz”. arXiv eprint (2018) arXiv:1809.03842.
arXiv: 1809.03842

[55] Matteo Hessel, David Budden, Fabio Viola, Mihaela Rosca, Eren Sezener in Tom Hennigan. »Optax: sestavljiva gradientna transformacija in optimizacija v jaxu!« (2020).

[56] Yaodong Li, Xiao Chen in Matthew PA Fisher. "Učinek kvantnega zena in prepletanje več teles". Phys. Rev. B 98, 205136 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.98.205136

[57] Amos Chan, Rahul M. Nandkishore, Michael Pretko in Graeme Smith. "Unitarna projektivna dinamika prepletenosti". Phys. Rev. B 99, 224307 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.99.224307

[58] Brian Skinner, Jonathan Ruhman in Adam Nahum. "Fazni prehodi v dinamiki prepletanja, ki jih povzročajo meritve". Phys. Rev. X 9, 031009 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.9.031009

[59] Yaodong Li, Xiao Chen in Matthew PA Fisher. »Prehod zapletenosti, ki ga poganjajo meritve v hibridnih kvantnih vezjih«. Phys. Rev. B 100, 134306 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.100.134306

[60] Shuo Liu, Ming-Rui Li, Shi-Xin Zhang, Shao-Kai Jian in Hong Yao. "Univerzalno kpz skaliranje v hrupnih hibridnih kvantnih vezjih". arXiv eprint (2022) arXiv:2212.03901.
arXiv: 2212.03901

[61] Johnnie Gray. “quimb: paket python za kvantne informacije in izračune več teles”. Journal of Open Source Software 3, 819 (2018).
https: / / doi.org/ 10.21105 / joss.00819

[62] Steven R. White. "Formulacija matrike gostote za kvantne renormalizacijske skupine". Phys. Rev. Lett. 69, 2863–2866 (1992).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.69.2863

[63] Daniel G. a. Smith in Johnnie Gray. “opt_einsum – paket python za optimizacijo vrstnega reda krčenja za einsum podobne izraze”. Journal of Open Source Software 3, 753 (2018).
https: / / doi.org/ 10.21105 / joss.00753

[64] James Stokes, Josh Izaac, Nathan Killoran in Giuseppe Carleo. "Kvantni naravni gradient". Quantum 4, 269 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-05-25-269

[65] Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li in Simon C Benjamin. “Teorija variacijske kvantne simulacije”. Quantum 3, 191 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-10-07-191

[66] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C. Benjamin in Xiao Yuan. “Variacijska kvantna simulacija splošnih procesov”. Phys. Rev. Lett. 125, 010501 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.010501

[67] Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C. Benjamin in Xiao Yuan. "Kvantna računalniška kemija". Rev. Mod. Phys. 92, 015003 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.92.015003

[68] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferová, Ian D Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, Sukin Sim, Libor Veis in Alán Aspuru-Guzik. "Kvantna kemija v dobi kvantnega računalništva". Chemical Reviews 119, 10856–10915 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.8b00803

[69] Jarrod R. McClean, Kevin J. Sung, Ian D. Kivlichan, Yudong Cao, Chengyu Dai, E. Schuyler Fried, Craig Gidney, Brendan Gimby, Pranav Gokhale, Thomas Häner, Tarini Hardikar, Vojtěch Havlíček, Oscar Higgott, Cupjin Huang, Josh Izaac, Zhang Jiang, Xinle Liu, Sam McArdle, Matthew Neeley, Thomas O'Brien, Bryan O'Gorman, Isil Ozfidan, Maxwell D. Radin, Jhonathan Romero, Nicholas Rubin, Nicolas PD Sawaya, Kanav Setia, Sukin Sim, Damian S. Steiger, Mark Steudtner, Qiming Sun, Wei Sun, Daochen Wang, Fang Zhang in Ryan Babbush. "Openfermion: Paket elektronske strukture za kvantne računalnike". arXiv eprint (2017) arXiv:1710.07629.
arXiv: 1710.07629

[70] Bernhard Jobst, Adam Smith in Frank Pollmann. "Skaliranje končne globine neskončnih kvantnih vezij za kvantne kritične točke". Physical Review Research 4, 033118 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.033118

[71] Martin Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J. Coles in M. Cerezo. “Teorija nadparametrizacije v kvantnih nevronskih mrežah” (2021). arXiv:2109.11676.
arXiv: 2109.11676

[72] Navin Khaneja, Timo Reiss, Cindie Kehlet, Thomas Schulte-Herbrüggen in Steffen J. Glaser. "Optimalni nadzor sklopljene dinamike vrtenja: načrtovanje zaporedij impulzov NMR z algoritmi gradientnega vzpona". Journal of Magnetic Resonance 172, 296–305 (2005).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.jmr.2004.11.004

[73] Xiaotong Ni, Hui-Hai Zhao, Lei Wang, Feng Wu in Jianxin Chen. "Integracija kvantne procesorske naprave in optimizacije nadzora v ogrodju, ki temelji na gradientu". npj Quantum Inf. 8, 106 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-022-00614-3

[74] Guifré Vidal. "Učinkovita klasična simulacija rahlo zapletenih kvantnih izračunov". Phys. Rev. Lett. 91, 147902 (2003).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.91.147902

[75] Yiqing Zhou, E. Miles Stoudenmire in Xavier Waintal. "Kaj omejuje simulacijo kvantnih računalnikov?". Phys. Rev. X 10, 041038 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.041038

[76] JC Spall. “Prilagodljiva stohastična aproksimacija z metodo simultanih motenj”. IEEE Transactions on Automatic Control 45, 1839–1853 (2000).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TAC.2000.880982

[77] Mateusz Ostaszewski, Edward Grant in Marcello Benedetti. “Optimizacija strukture za parametrizirana kvantna vezja”. Quantum 5, 391 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-28-391

[78] IA Luchnikov, A. Ryzhov, SN Filippov in H. Ouerdane. “QGOpt: Riemannova optimizacija za kvantne tehnologije”. SciPost Phys. 10, 79 (2021).
https: / / doi.org/ 10.21468 / SciPostPhys.10.3.079

Navedel

[1] Shuo Liu, Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Hong Yao, "Probiranje lokalizacije več teles z VQE v vzbujenem stanju", arXiv: 2111.13719, (2021).

[2] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, ​​Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao in Gui-Lu Long, »Near-Term Quantum Computing Techniques: Variational Quantum Algorithms, Zmanjšanje napak, kompilacija vezij, primerjalna analiza in klasična simulacija”, arXiv: 2211.08737, (2022).

[3] Chee Kong Lee, Shi-Xin Zhang, Chang-Yu Hsieh, Shengyu Zhang in Liang Shi, "Variational Quantum Simulations of Finite-Temperature Dynamical Properties via Thermofield Dynamics", arXiv: 2206.05571, (2022).

[4] Yu-Cheng Chen, Yu-Qin Chen, Alice Hu, Chang-Yu Hsieh in Shengyu Zhang, "Variational quantum simulation of the imaginary-time Lyapunov control for pospeševanje priprave osnovnega stanja", arXiv: 2112.11782, (2021).

[5] Haimeng Zhao, »Kvantno zvezno učenje brez IID z enosmerno komunikacijsko kompleksnostjo«, arXiv: 2209.00768, (2022).

[6] Weitang Li, Jiajun Ren, Sainan Huai, Tianqi Cai, Zhigang Shuai in Shengyu Zhang, »Učinkovita kvantna simulacija elektronsko-fononskih sistemov z variacijskim baznim kodirnikom stanja«, arXiv: 2301.01442, (2023).

Zgornji citati so iz SAO / NASA ADS (zadnjič posodobljeno 2023-02-03 03:51:06). Seznam je morda nepopoln, saj vsi založniki ne dajejo ustreznih in popolnih podatkov o citiranju.

On Crossref je navedel storitev ni bilo najdenih podatkov o navajanju del (zadnji poskus 2023-02-03 03:51:05).

Ta dokument je objavljen v Quantumu pod Priznanje avtorstva Creative Commons 4.0 International (CC BY 4.0) licenca. Avtorske pravice ostajajo pri izvirnih imetnikih avtorskih pravic, kot so avtorji ali njihove ustanove.

Časovni žig:

Več od Quantum Journal