Variational Quantum Eigensolver
A hybrid algorithm using quantum and classical computers to simulate molecular energies.
Variational Quantum Eigensolver (VQE)는 주어진 해밀토니안의 고유값과 고유벡터를 찾기 위해 설계된 하이브리드 양자-고전 알고리즘으로, 특히 양자 화학 및 재료 과학 문제 해결에 유용합니다. 이 알고리즘은 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅의 강점을 활용합니다. 핵심 아이디어는 양자 컴퓨터를 사용하여 'ansatz'라고도 불리는 매개변수화된 양자 상태를 준비하고, 이 상태에 대한 해밀토니안의 기대값을 측정하는 것입니다. 이 기대값은 에너지 추정치에 해당합니다. 그런 다음 고전 컴퓨터는 이 에너지 추정치를 받아 고전 최적화 알고리즘을 사용하여 양자 상태의 매개변수를 조정하여 에너지를 최소화하려고 합니다. 이 과정은 반복적입니다. 양자 컴퓨터는 업데이트된 매개변수를 기반으로 새로운 상태를 준비하고, 고전 컴퓨터는 에너지를 측정하며, 최적화기는 매개변수를 다시 업데이트합니다. 이는 에너지가 최소값으로 수렴할 때까지 계속되며, 변분 원리에 따라 해밀토니안의 바닥 상태 에너지에 근사됩니다. 'Variational'이라는 용어는 어떤 정규화된 상태에 대한 해밀토니안의 기대값이 항상 바닥 상태 에너지보다 크거나 같다고 말하는 변분 원리를 사용한다는 점에서 유래했습니다. 'Eigensolver' 부분은 고유값(에너지)과 고유벡터(상태)를 찾는 목표를 나타냅니다. 트레이드오프에는 현재의 잡음이 많은 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 구현할 수 있을 만큼 얕으면서도 실제 바닥 상태를 표현할 만큼 충분히 표현력이 풍부해야 하는 ansatz의 선택이 포함됩니다. 고전 최적화기의 효율성과 양자 계산의 잡음 수준 또한 VQE의 성능에 상당한 영향을 미칩니다.
graph LR
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🧠 지식 테스트
🧒 5살도 이해할 수 있게 설명
언덕이 많은 풍경에서 가장 낮은 지점을 찾는 것과 같습니다. 로봇(양자 컴퓨터)을 사용하여 여러 지점을 탐색하고, 지도 제작자(고전 컴퓨터)가 로봇이 더 이상 내려갈 수 없을 때까지 더 낮은 땅으로 안내하는 것과 비슷합니다.