論文の概要: Probing many-body localization on a noisy quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12355v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 15:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 04:59:36.027570
• Title: Probing many-body localization on a noisy quantum computer
• Title（参考訳）: 雑音量子コンピュータによる多体局在の探索
• Authors: D. Zhu, S. Johri, N. H. Nguyen, C. Huerta Alderete, K. A. Landsman, N. M. Linke, C. Monroe, A. Y. Matsuura
• Abstract要約: 本稿では,障害のある1次元ハイゼンベルクモデルに対するトラップイオン量子コンピュータ上でのスペクトル関数の計算について述べる。 スペクトル関数は、現在の世代の量子コンピュータ上での多体ローカライゼーションの堅牢でスケーラブルな診断として機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A disordered system of interacting particles exhibits localized behavior when the disorder is large compared to the interaction strength. Studying this phenomenon on a quantum computer without error correction is challenging because even weak coupling to a thermal environment destroys most signatures of localization. Fortunately, spectral functions of local operators are known to contain features that can survive the presence of noise. In these spectra, discrete peaks and a soft gap at low frequencies compared to the thermal phase indicate localization. Here, we present the computation of spectral functions on a trapped-ion quantum computer for a one-dimensional Heisenberg model with disorder. Further, we design an error-mitigation technique which is effective at removing the noise from the measurement allowing clear signatures of localization to emerge as the disorder increases. Thus, we show that spectral functions can serve as a robust and scalable diagnostic of many-body localization on the current generation of quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 相互作用粒子の無秩序な系は、相互作用強度に比べて障害が大きいときの局所的な挙動を示す。 この現象を誤差補正なしで量子コンピュータで研究することは、熱環境への弱い結合でさえも局在化のほとんどのシグネチャを破壊するため困難である。 幸いなことに、局所作用素のスペクトル関数はノイズの存在に耐えられる特徴を含むことが知られている。 これらのスペクトルでは、離散ピークと低周波のソフトギャップは、熱位相と比較して局在を示す。 本稿では,障害のある1次元ハイゼンベルクモデルに対するトラップイオン量子コンピュータ上のスペクトル関数の計算について述べる。 さらに,障害の増大に伴って局所化の明確なシグネチャが出現しうる測定値からノイズを取り除くのに有効な誤り除去手法を設計する。 したがって、スペクトル関数は、現在の量子コンピュータにおける多体局在のロバストでスケーラブルな診断に役立てることができる。

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