
Un algorithme hybride pour trouver les états fondamentaux de systèmes quantiques utilisant un circuit quantique paramétré et une optimisation classique.L'Eigensolveur Variationnel Quantique (VQE) est un algorithme hybride quantique-classique conçu pour trouver l'énergie de l'état fondamental d'un système quantique—l'état de plus basse énergie, qui détermine de nombreuses propriétés du système. C'est un candidat de premier plan pour l'informatique quantique à court terme, car il fonctionne avec le matériel quantique bruyant et à échelle limitée disponible aujourd'hui. Le VQE est particulièrement pertinent pour la chimie quantique, où il peut simuler des structures moléculaires et des réactions qui sont intraîtables pour les ordinateurs classiques, et pour la physique de la matière condensée, où il aide à étudier les matériaux fortement corrélés.
L'algorithme a été proposé en 2014 par Alberto Peruzzo et ses collègues, s'appuyant sur des idées antérieures de méthodes variationnelles quantiques. Il est depuis devenu une pierre angulaire de l'ère quantique intermédiaire bruyante (NISQ).
Le VQE utilise un circuit quantique paramétré, souvent appelé ansatz, pour préparer un état quantique d'essai. Les paramètres du circuit sont ajustés par un optimiseur classique. Pour chaque ensemble de paramètres, l'ordinateur quantique mesure la valeur d'espérance du hamiltonien du système—l'opérateur représentant l'énergie totale—sur l'état préparé. Cette mesure est renvoyée à l'optimiseur classique, qui ajuste les paramètres pour minimiser l'énergie. Le processus itère jusqu'à convergence, moment où le circuit prépare un état approximant l'état fondamental, et l'énergie mesurée approxime l'énergie de l'état fondamental.
Le VQE est utilisé dans les simulations de chimie quantique, comme le calcul des états fondamentaux moléculaires pour la découverte de médicaments et la conception de matériaux, et dans des problèmes d'optimisation qui peuvent être mappés sur la recherche d'états fondamentaux de hamiltoniens quantiques.
Le VQE a été l'un des premiers algorithmes à démontrer un avantage quantique pour un problème de chimie lorsqu'il a été utilisé en 2017 pour calculer l'état fondamental d'une molécule d'hydrure de béryllium sur un processeur quantique supraconducteur.









