RedCarD:一种基于卡坦分解的量子辅助固定深度幺正合成算法
量子模拟电路开发的关键步骤在于利用基本电路模块合成目标幺正算符。从李代数角度研究幺正算符及其生成元,基于动力学李代数的Cartan分解已衍生出多种合成算法。对于e^{-itH}型幺正算符(如时间无关哈密顿量模拟),所生成的电路深度与模拟时间t无关。然而,在代价函数评估和高维优化问题中,寻找此类电路会带来巨大的经典计算开销。该工作通过对动力学李代数进一步划分,将优化问题分解为多个独立子问题。此外,所得代数结构使研究人员能够轻松将代价函数评估转移到量子计算机上,从而进一步降低算法的经典计算开销。作为新型混合算法的应用案例,该团队在多家IBM设备和Quantinuum公司的H1-1量子计算机上合成了4位点横向场伊辛模型的时间演化幺正算符。
量科快讯
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