論文の概要: Optimal quantum simulation of open quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07540v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 14:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 21:21:41.876701
• Title: Optimal quantum simulation of open quantum systems
• Title（参考訳）: オープン量子システムの最適量子シミュレーション
• Authors: Pragati Gupta and C. M. Chandrashekar
• Abstract要約: 量子システム上のデジタル量子シミュレーションは、有限量子資源を用いて実装できるアルゴリズムを必要とする。 最近の研究は、NISQデバイス上でのオープン量子システムのディジタル量子シミュレーションを実証している。 我々はマルコフおよび非マルコフ開量子系の最適シミュレーションのための量子回路を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9551668880584971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital quantum simulation on quantum systems require algorithms that can be implemented using finite quantum resources. Recent studies have demonstrated digital quantum simulation of open quantum systems on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. In this work, we develop quantum circuits for optimal simulation of Markovian and Non-Markovian open quantum systems. The circuits use ancilla qubits to simulate the environment, and memory effects are induced by storing information about the system on extra qubits. We simulate the amplitude damping channel and dephasing channel as examples of the framework and infer (Non-)Markovianity from the (non-)monotonic behaviour of the dynamics. Further, we develop a method to optimize simulations by decomposing complex open quantum dynamics into smaller parts, that can be simulated using a small number of qubits. We show that this optimization reduces quantum space complexity from $O(l)$ to $O(1)$ for simulating the environment.
• Abstract（参考訳）: 量子システムのデジタル量子シミュレーションは、有限量子資源を用いて実装できるアルゴリズムを必要とする。 最近の研究は、NISQデバイス上でのオープン量子システムのディジタル量子シミュレーションを実証している。 本研究ではマルコフおよび非マルコフ開量子系の最適シミュレーションのための量子回路を開発する。 回路は環境をシミュレートするためにアンシラキュービットを使用し、余分なキュービット上にシステムに関する情報を保存することでメモリ効果を誘導する。 動的に非単調な挙動から(非)マルコビアン性(Non-)マルコビアン性)を推定する枠組みの例として,振幅減衰チャネルとデファシングチャネルをシミュレートする。 さらに、複雑なオープン量子力学を小さな部分に分解してシミュレーションを最適化する手法を開発し、少数の量子ビットを用いてシミュレートできる。 この最適化は、環境をシミュレートするために、量子空間の複雑さを$O(l)$から$O(1)$に減らすことを示す。

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