Papers
Topics
Authors
Recent
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash
144 tokens/sec
GPT-4o
7 tokens/sec
Gemini 2.5 Pro Pro
46 tokens/sec
o3 Pro
4 tokens/sec
GPT-4.1 Pro
38 tokens/sec
DeepSeek R1 via Azure Pro
28 tokens/sec
2000 character limit reached

Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques (2402.16659v2)

Published 26 Feb 2024 in quant-ph, cond-mat.str-el, physics.chem-ph, and physics.comp-ph

Abstract: The near-term utility of quantum computers is hindered by hardware constraints in the form of noise. One path to achieving noise resilience in hybrid quantum algorithms is to decrease the required circuit depth -- the number of applied gates -- to solve a given problem. This work demonstrates how to reduce circuit depth by combining the transcorrelated (TC) approach with adaptive quantum ans\"atze and their implementations in the context of variational quantum imaginary time evolution (AVQITE). The combined TC-AVQITE method is used to calculate ground state energies across the potential energy surfaces of H$_4$, LiH, and H$_2$O. In particular, H$_4$ is a notoriously difficult case where unitary coupled cluster theory, including singles and doubles excitations, fails to provide accurate results. Adding TC yields energies close to the complete basis set (CBS) limit while reducing the number of necessary operators -- and thus circuit depth -- in the adaptive ans\"atze. The reduced circuit depth furthermore makes our algorithm more noise-resilient and accelerates convergence. Our study demonstrates that combining the TC method with adaptive ans\"atze yields compact, noise-resilient, and easy-to-optimize quantum circuits that yield accurate quantum chemistry results close to the CBS limit.

Definition Search Book Streamline Icon: https://streamlinehq.com
References (65)
  1. J. Čížek, J. Chem. Phys. 45, 4256 (1966).
  2. R. J. Bartlett and M. Musiał, Rev. Mod. Phys. 79, 291 (2007).
  3. S. R. White, Phys. Rev. Lett. 69, 2863 (1992).
  4. G. K.-L. Chan and S. Sharma, Annual Review of Physical Chemistry 62, 465–481 (2011).
  5. A. Baiardi and M. Reiher, J. Chem. Phys. 152, 040903 (2020a).
  6. M. Nightingale and C. J. Umrigar, Quantum Monte Carlo Methods in Physics and Chemistry (Springer Dordrecht, 1998).
  7. F. Becca and S. Sorella, Quantum Monte Carlo Approaches for Correlated Systems (Cambridge University Press, 2017).
  8. L. Bittel and M. Kliesch, Phys. Rev. Lett. 127, 120502 (2021).
  9. W. Dobrautz, I. O. Sokolov, K. Liao, P. L. Ríos, M. Rahm, A. Alavi,  and I. Tavernelli, “Ab Initio Transcorrelated Method enabling accurate Quantum Chemistry on near-term Quantum Hardware,”  (2023).
  10. N. P. Bauman and K. Kowalski, Materials Theory 6 (2022), 10.1186/s41313-022-00046-8.
  11. J. Bierman, Y. Li,  and J. Lu, “Improving the Accuracy of Variational Quantum Eigensolvers With Fewer Qubits Using Orbital Optimization,”  (2023), arXiv:2208.14431 [physics, physics:quant-ph] version: 2.
  12. C. Mejuto-Zaera and A. F. Kemper, “Quantum Eigenvector Continuation for Chemistry Applications,”  (2023), arXiv:2305.00060 [physics, physics:quant-ph].
  13. E. A. Hylleraas, Z. Phys. 54, 347 (1929).
  14. S. Ten-no and J. Noga, WIREs Comput. Mol. Sci. 2, 114 (2011).
  15. S. Ten-no, Theor. Chem. Acc. 131 (2012), 10.1007/s00214-011-1070-1.
  16. W. Kutzelnigg, Theor. Chim. Acta 68, 445 (1985).
  17. S. Ten-no, Chem. Phys. Lett. 398, 56 (2004a).
  18. S. Ten-no, J. Chem. Phys. 121, 117 (2004b).
  19. S. Boys and N. Handy, Proc. R. Soc. Lond. A 309, 209 (1969a).
  20. S. Boys and N. Handy, Proc. R. Soc. Lond. A 310, 43 (1969b).
  21. N. C. Handy, J. Chem. Phys. 51, 3205 (1969).
  22. A. Baiardi and M. Reiher, J. Chem. Phys. 153, 164115 (2020b).
  23. T. Kato, Commun. Pure Appl. Math. 10, 151 (1957).
  24. S. McArdle and D. P. Tew, arXiv preprint arXiv:2006.11181  (2020).
  25. W. von der Linden, Physics Reports 220, 53 (1992).
  26. D. M. Ceperley, Rev. Mod. Phys. 67, 279 (1995).
  27. N. Trivedi and D. M. Ceperley, Phys. Rev. B 41, 4552 (1990).
  28. G. C. Wick, Physical Review 96, 1124 (1954), publisher: American Physical Society.
  29. R. V. Mises and H. Pollaczek‐Geiringer, ZAMM - Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik 9, 152–164 (1929).
  30. C. Lanczos, Journal of Research of the National Bureau of Standards 45, 255 (1950).
  31. E. R. Davidson, Journal of Computational Physics 17, 87–94 (1975).
  32. H. Feshbach, Annals of Physics 5, 357–390 (1958).
  33. C. W. J. Beenakker, Rev. Mod. Phys. 69, 731 (1997).
  34. V. May and O. Kühn, Charge and Energy Transfer Dynamics in Molecular Systems (Wiley, 2011).
  35. A. D. McLachlan, Molecular Physics 8, 39 (1964), publisher: Informa UK Limited.
  36. G. Fubini, Annali di Matematica Pura ed Applicata 14, 33 (1908).
  37. E. Study, Mathematische Annalen 60, 321 (1905).
  38. F. Wilczek and A. Shapere, Geometric Phases in Physics (World Scientific Publishing, 1989).
  39. S. Zhou and L. Jiang, arxiv: 1910.08473  (2019), arXiv:1910.08473 [quant-ph] .
  40. D. Petz and C. Sudár, Journal of Mathematical Physics 37, 2662 (1996).
  41. B. van Straaten and B. Koczor, PRX Quantum 2, 030324 (2021).
  42. T.-C. Yen and A. F. Izmaylov, PRX Quantum 2, 040320 (2021).
  43. Z. Lan and W. Liang, Journal of Chemical Theory and Computation 18, 5267 (2022).
  44. M. D. Sapova and A. K. Fedorov, Communications Physics 5, 199 (2022).
  45. A. Nykänen, M. A. C. Rossi, E.-M. Borrelli, S. Maniscalco,  and G. García-Pérez, “Mitigating the measurement overhead of adapt-vqe with optimised informationally complete generalised measurements,”  (2023), arXiv:2212.09719 [quant-ph] .
  46. J. O. Hirschfelder, J. Chem. Phys. 39, 3145 (1963).
  47. S. Boys and N. Handy, Proc. R. Soc. Lond. A 310, 63 (1969c).
  48. R. Jastrow, Physical Review 98, 1479 (1955), publisher: American Physical Society (APS).
  49. T. Yanai and T. Shiozaki, The Journal of Chemical Physics 136 (2012), 10.1063/1.3688225.
  50. R. T. Pack and W. B. Brown, The Journal of Chemical Physics 45, 556 (1966), publisher: AIP Publishing.
  51. E. Giner, J. Chem. Phys. 154, 084119 (2021).
  52. S. L. Ten-no, The Journal of Chemical Physics 159 (2023), 10.1063/5.0175337.
  53. M. Ochi, Phys. Rev. A 108, 032806 (2023a).
  54. M. Ochi, Computer Physics Communications 287, 108687 (2023b).
  55. N. Lee and A. J. W. Thom, arXiv  (2023), arXiv:2301.02590 [physics.chem-ph] .
  56. W. Kutzelnigg and D. Mukherjee, The Journal of Chemical Physics 107, 432 (1997).
  57. Y. Yao, “avqite,”  (2022), git repository.
  58. W. Dobrautz, “avqite (fork),”  (2023), git repository.
  59. Qiskit contributors, “Qiskit: An Open-source Framework for Quantum Computing,”  (2023).
  60. T. Q. N. developers and contributors, “Qiskit Nature 0.6.0,”  (2023).
  61. F. N. J. R. Johansson, P. D. Nation, “QuTiP 2: A Python framework for the dynamics of open quantum systems.”  (2013), issue: 1234 Volume: 184.
  62. Q. Sun, Journal of Computational Chemistry 36, 1664–1671 (2015).
  63. (2023), supplementary material is available at: To be added by publisher.
  64. N. C. C. Comparison and B. Database, “NIST Standard Reference Database Number 101,”  (2022), issue: 22.
  65. J. Olsen, International Journal of Quantum Chemistry 111, 3267 (2011).
Citations (3)
View on Semantic Scholar

Summary

We haven't generated a summary for this paper yet.

Ai Sparkles Streamline Icon: https://streamlinehq.com Summarize Now