論文の概要: Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03207v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 18:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 02:19:33.166039
• Title: Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおけるデジタル散逸ダイナミクスを用いた量子マルコフ連鎖モンテカルロ
• Authors: Mekena Metcalf, Emma Stone, Katherine Klymko, Alexander F. Kemper, Mohan Sarovar, and Wibe A. de Jong
• Abstract要約: 少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling the dynamics of a quantum system connected to the environment is critical for advancing our understanding of complex quantum processes, as most quantum processes in nature are affected by an environment. Modeling a macroscopic environment on a quantum simulator may be achieved by coupling independent ancilla qubits that facilitate energy exchange in an appropriate manner with the system and mimic an environment. This approach requires a large, and possibly exponential number of ancillary degrees of freedom which is impractical. In contrast, we develop a digital quantum algorithm that simulates interaction with an environment using a small number of ancilla qubits. By combining periodic modulation of the ancilla energies, or spectral combing, with periodic reset operations, we are able to mimic interaction with a large environment and generate thermal states of interacting many-body systems. We evaluate the algorithm by simulating preparation of thermal states of the transverse Ising model. Our algorithm can also be viewed as a quantum Markov chain Monte Carlo (QMCMC) process that allows sampling of the Gibbs distribution of a multivariate model. To demonstrate this we evaluate the accuracy of sampling Gibbs distributions of simple probabilistic graphical models using the algorithm.
• Abstract（参考訳）: 環境に接続された量子システムのダイナミクスのモデリングは、自然界のほとんどの量子プロセスが環境に影響されるため、複雑な量子プロセスの理解を進める上で非常に重要である。 量子シミュレータ上のマクロ環境のモデリングは、システムと適切な方法でエネルギー交換を促進し、環境を模倣する独立したアンシラ量子ビットを結合することで達成できる。 このアプローチには、非現実的な大規模な、おそらく指数関数的な自由度を必要とする。 対照的に,少数のアンシラ量子ビットを用いて環境とのインタラクションをシミュレートするディジタル量子アルゴリズムを開発した。 周期的なアンシラエネルギの変調(またはスペクトルコンピング)と周期的なリセット操作を組み合わせることで、大きな環境との相互作用を模倣し、相互作用する多体系の熱状態を生成することができる。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。 このアルゴリズムは、多変量モデルのギブス分布のサンプリングを可能にする量子マルコフ連鎖モンテカルロ(qmcmc)プロセスとしても見ることができる。 そこで本研究では,単純な確率的グラフィカルモデルのギブス分布のサンプリング精度を評価する。

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