論文の概要: Time Evolution of Uniform Sequential Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03751v2
• Date: Tue, 11 Oct 2022 12:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 07:55:13.188917
• Title: Time Evolution of Uniform Sequential Circuits
• Title（参考訳）: 一様系列回路の時間進化
• Authors: Nikita Astrakhantsev, Sheng-Hsuan Lin, Frank Pollmann and Adam Smith
• Abstract要約: 熱力学限界における一次元均一系の時間発展のためのハイブリッド量子古典スケーリングアルゴリズムを提案する。 クラウドベースの量子処理ユニット上で、有限個の量子ビットを用いて、この一様状態の可観測物の計測を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating time evolution of generic quantum many-body systems using classical numerical approaches has an exponentially growing cost either with evolution time or with the system size. In this work, we present a polynomially scaling hybrid quantum-classical algorithm for time evolving a one-dimensional uniform system in the thermodynamic limit. This algorithm uses a layered uniform sequential quantum circuit as a variational ansatz to represent infinite translation-invariant quantum states. We show numerically that this ansatz requires a number of parameters polynomial in the simulation time for a given accuracy. Furthermore, this favourable scaling of the ansatz is maintained during our variational evolution algorithm. All steps of the hybrid optimisation are designed with near-term digital quantum computers in mind. After benchmarking the evolution algorithm on a classical computer, we demonstrate the measurement of observables of this uniform state using a finite number of qubits on a cloud-based quantum processing unit. With more efficient tensor contraction schemes, this algorithm may also offer improvements as a classical numerical algorithm.
• Abstract（参考訳）: 古典的数値的アプローチを用いた汎用量子多体系の時間進化のシミュレーションは、進化時間またはシステムサイズで指数関数的にコストが増大する。 本研究では,熱力学極限における一次元均一系の時間発展のための多項式スケーリングハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、階層化された一様量子回路を変分アンサッツとして、無限の翻訳不変量子状態を表す。 このアンザッツは、所定の精度でシミュレーション時間に複数のパラメータ多項式を必要とすることを数値的に示す。 さらに, このアンザッツのスケーリングは, 変分進化アルゴリズムにおいて維持される。 ハイブリッド最適化のすべてのステップは、短期的なデジタル量子コンピュータを念頭に設計されている。 古典的コンピュータ上で進化アルゴリズムをベンチマークした後、クラウドベースの量子処理ユニット上の有限個の量子ビットを用いて、この一様状態の可観測性の測定を実証する。 より効率的なテンソル収縮スキームにより、このアルゴリズムは古典的な数値アルゴリズムとして改善される可能性がある。

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