AdaptVQE を使用して基底状態エネルギーを見つける

このガイドでは、自然科学問題の基底状態解を求めるために AdaptVQE アルゴリズムをどのように使用できるかを概説します。

1. 解決したい ElectronicStructureProblem クラスを取得します。

from qiskit_nature.second_q.drivers import PySCFDriver
driver = PySCFDriver(atom="H 0 0 0; H 0 0 0.735", basis="sto-3g")
problem = driver.run()

2. QubitMapper を設定します：

from qiskit_nature.second_q.mappers import JordanWignerMapper
mapper = JordanWignerMapper()

3. Ansatz をセットアップします:

from qiskit_nature.second_q.circuit.library import UCCSD, HartreeFock
ansatz = UCCSD(
    problem.num_spatial_orbitals,
    problem.num_particles,
    mapper,
    initial_state=HartreeFock(
        problem.num_spatial_orbitals,
        problem.num_particles,
        mapper,
    ),
)

4. 解きたい VQE を取得します：

import numpy as np
from qiskit_algorithms import VQE
from qiskit_algorithms.optimizers import SLSQP
from qiskit.primitives import Estimator
vqe = VQE(Estimator(), ansatz, SLSQP())
vqe.initial_point = np.zeros(ansatz.num_parameters)

5. AdaptVQE を設定します：

from qiskit_algorithms import AdaptVQE
adapt_vqe = AdaptVQE(vqe)
adapt_vqe.supports_aux_operators = lambda: True  # temporary fix

6. GroundStateEigensolver ですべてをラップします。

from qiskit_nature.second_q.algorithms import GroundStateEigensolver
solver = GroundStateEigensolver(mapper, adapt_vqe)

7. 問題を解きます:

result = solver.solve(problem)

print(f"Total ground state energy = {result.total_energies[0]:.4f}")

Total ground state energy = -1.1373