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摘要 — 变分量子算法 (VQA) 依赖于参数化单元电路针对目标函数的迭代优化。由于量子机器噪声大且资源昂贵,因此必须适当选择 VQA 的假设,并使其初始参数尽可能接近最优值,因为这将改善并加速算法在量子设备上执行的精确收敛。这项工作通过提出 CAFQA(一种用于量子精度的 Clifford 假设)来解决寻找初始假设参数的问题。CAFQA 假设是一种仅使用 Clifford 门构建的硬件高效电路。在此假设中,通过经典模拟在 Clifford 参数空间中进行有效搜索来选择可调门的初始参数,从而产生合适的稳定器状态。结果表明,产生的稳定器状态始终等于或优于传统的经典初始化方法(例如 Hartree-Fock),即找到合适的计算基态,并且通常在量子设备上执行和探索之前就产生高精度估计。此外,该技术适用于经典计算,因为 a) 仅 Clifford 量子电路可以在多项式时间内进行经典精确模拟,以及 b) 离散 Clifford 空间虽然量子比特数量呈指数级增长,但可以通过贝叶斯优化进行有效搜索。对于变分量子特征求解器 (VQE) 任务(即估计多达 20 个量子比特的分子系统的基态能量),CAFQA 的 Clifford Ansatz 实现了接近 99% 的平均准确度,并且能够恢复高达 99.99% 的 Hartree-Fock 初始化分子相关能量。值得注意的是,该方法的可扩展性允许对具有挑战性的铬二聚体 (Cr 2 ) 进行初步的基态能量估计,其精度高于 Hartree-Fock 所达到的精度。CAFQA 还在优化任务上进行了评估,特别是高达 18 个量子比特的 MAXCUT 问题。借助 CAFQA 的高精度初始化,VQA 的收敛速度加快了 2.5 倍。总之,这项工作表明稳定器状态是变分算法的高精度假设初始化。此外,它突出了量子启发式经典技术作为 NISQ 时代及以后 VQA 的替代方案和支持方法的潜力。

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