This manuscript presents the Quantum Finite Element Method (Q-FEM) developed for use in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers and employs the variational quantum linear solver (VQLS) algorithm. The proposed method leverages the classical FEM procedure to perform the unitary decomposition of the stiffness matrix and employs generator functions to design explicit quantum circuits corresponding to the unitaries. Q-FEM keeps the structure of the finite element discretization intact allowing for the use of variable element lengths and material coefficients in FEM discretization. The proposed method is tested on a steady-state heat equation discretized using linear and quadratic shape functions. Numerical verification studies are performed on the IBM QISKIT simulator and it is demonstrated that Q-FEM is effective in converging to the correct solution for a variety of problems and model discretizations, including with different element lengths, variable coefficients, and different boundary conditions. The formalism developed herein is general and can be extended to problems with higher dimensions. However, numerical examples also demonstrate that the number of parameters for the variational ansatz scale exponentially with the number of qubits, and increases the odds of convergence. Moreover, the deterioration of system conditioning with problem size results in barren plateaus and convergence difficulties.


翻译:本文提出了一种用于噪声中等规模量子(NISQ)计算机的量子有限元方法(Q-FEM),并采用了变分量子线性求解器(VQLS)算法。所提出的方法利用经典FEM流程执行刚度矩阵的酉分解,并采用生成函数来设计与酉矩阵对应的显式量子电路。Q-FEM保持了有限元离散化的结构完整性,允许在FEM离散化中使用可变单元长度和材料系数。该方法在采用线性和二次形函数离散化的稳态热传导方程上进行了测试。在IBM QISKIT模拟器上进行的数值验证研究表明,对于包括不同单元长度、变系数及不同边界条件在内的多种问题和模型离散化,Q-FEM均能有效收敛至正确解。本文建立的形式体系具有普适性,可扩展至更高维度的问题。然而,数值算例也表明,变分拟设的参数数量随量子比特数呈指数级增长,从而增加了收敛难度。此外,系统条件数随问题规模增大而恶化,导致贫瘠高原现象和收敛困难。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员