Computación Cuántica Híbrida Basada en Puertas y por Recocido para Problemas de Ising de Gran Tamaño

Resumen Uno de los principales problemas de las aplicaciones de computación cuántica es que el número requerido de qubits para resolver un problema práctico es mucho mayor que el de la hardware cuántico actual. En este trabajo, introducimos el algoritmo de aproximación de muestreo de sistemas grandes (LSSA) para resolver problemas de Ising con tamaños de hasta Ngb2Ngb por un computador cuántico basado en puertas de Ngb-qubits, y problemas con tamaños de hasta Nan2Ngb por una arquitectura computacional híbrida de un recocedor cuántico de Nan-qubits y un computador cuántico basado en puertas de Ngb-qubits. Dividiendo el problema del sistema completo en problemas de subsistemas más pequeños, el algoritmo LSSA luego resuelve los problemas de subsistema ya sea por computadores cuánticos basados en puertas o por recocedores cuánticos, y optimiza las contribuciones de amplitud de las soluciones de los diferentes subsistemas con el hamiltoniano del problema completo mediante el solucionador de eigenvalores cuánticos variacionales (VQE) en un computador cuántico basado en puertas para determinar la configuración aproximada del estado fundamental. LSSA tiene una complejidad de tiempo polinomial y se puede extender aún más a un nivel de aproximación más profundo con una sobrecarga computacional que crece linealmente con el tamaño del problema. Se investigan los efectos de diferentes tamaños de subsistemas, números de subsistemas y tamaños de problemas completos en el rendimiento de LSSA tanto en simuladores como en hardware real. El concepto computacional completamente nuevo de la arquitectura de computación cuántica híbrida basada en puertas y por recocido abre una posibilidad prometedora para investigar problemas de Ising de gran tamaño y problemas de optimización combinatoria, haciendo que las aplicaciones prácticas mediante computación cuántica sean posibles en un futuro cercano.