典型文献
基于数字反向透热补偿的量子算法
文献摘要：
与传统计算机不同,量子计算机在计算速度和能耗方面大大优于传统计算机,被认为是未来具有重大影响力的新型计算模式之一.目前,量子绝热算法、变分量子本征求解器(variational quantum eigensolver,VQE)、量子近似优化算法(quantum approximate optimization algorithm,QAOA)是当前含噪声中等规模量子时代有望用来尝试寻找量子优势的重要算法.以氢气为例的基态能量计算,展现了量子绝热算法和变分量子本征求解器在量子化学中的应用.通过利用数字反向透热补偿法加速量子绝热算法,并利用变分量子本征求解器实现其优化,用于降低量子线路深度,提高能量计算的准确性.随着研究的不断发展,该基于数字反向透热补偿的量子算法有望应用于数据搜索、材料设计、生物制药等领域,体现出量子的优越性.
文献关键词：
量子绝热算法;变分量子本征求解器;反向透热补偿;量子化学
中图分类号：
作者姓名：
王佳楠;丁泳程;郝敏佳;陈玺
作者机构：
上海大学理学院,上海200444
文献出处：
引用格式：
[1]王佳楠;丁泳程;郝敏佳;陈玺-.基于数字反向透热补偿的量子算法)[J].上海大学学报（自然科学版）,2022(05):883-895
A类：
反向透热补偿,量子绝热算法,变分量子本征求解器,eigensolver,QAOA
B类：
量子算法,量子计算机,计算速度,重大影响,计算模式,variational,quantum,VQE,近似优化算法,approximate,optimization,algorithm,氢气,基态能量,能量计算,量子化学,补偿法,量子线路,高能量,材料设计,生物制药
AB值：
0.192474
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