論文の概要: Quantum Simulation of Second-Quantized Hamiltonians in Compact Encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10941v3
- Date: Tue, 28 Jun 2022 15:16:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 01:20:34.205318
- Title: Quantum Simulation of Second-Quantized Hamiltonians in Compact Encoding
- Title（参考訳）: コンパクト符号化における第二量子ハミルトニアンの量子シミュレーション
- Authors: William M. Kirby, Sultana Hadi, Michael Kreshchuk, and Peter J. Love
- Abstract要約: コンパクト符号化における第二量子化ハミルトニアンに対するスパースハミルトニアンシミュレーション手法の使い方を示す。
また、自由ボソン理論やフェルミオン理論、$phi4$-理論、巨大な湯川モデルなど、いくつかの応用例についても述べる。
- 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: We describe methods for simulating general second-quantized Hamiltonians
using the compact encoding, in which qubit states encode only the occupied
modes in physical occupation number basis states. These methods apply to
second-quantized Hamiltonians composed of a constant number of interactions,
i.e., linear combinations of ladder operator monomials of fixed form. Compact
encoding leads to qubit requirements that are optimal up to logarithmic
factors. We show how to use sparse Hamiltonian simulation methods for
second-quantized Hamiltonians in compact encoding, give explicit
implementations for the required oracles, and analyze the methods. We also
describe several example applications including the free boson and fermion
theories, the $\phi^4$-theory, and the massive Yukawa model, all in both
equal-time and light-front quantization. Our methods provide a general-purpose
tool for simulating second-quantized Hamiltonians, with optimal or near-optimal
scaling with error and model parameters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、量子ビット状態が物理占有数基底状態の占有モードのみを符号化するコンパクト符号化を用いて、一般第二量子化ハミルトニアンをシミュレートする方法について述べる。
これらの方法は、定数数の相互作用、すなわち固定形式のはしご作用素単項の線型結合からなる第二量子ハミルトニアンに適用される。
コンパクトエンコーディングは、対数的因子に最適なクビット要求をもたらす。
コンパクト符号化における第二量子化ハミルトン群に対するスパースハミルトニアンシミュレーション手法の使い方を示し、必要なオラクルに対する明示的な実装を与え、その方法を分析する。
また、自由ボソン理論やフェルミオン理論、$\phi^4$-理論、巨大な湯川モデルなど、いずれも等時量子化と光前量子化の両方の応用例についても述べる。
本手法は,2次量子化ハミルトニアンをシミュレーションするための汎用ツールであり,誤差パラメータとモデルパラメータを最適あるいはほぼ最適にスケーリングする。
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