論文の概要: Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08546v2
• Date: Fri, 31 Mar 2023 07:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:00:53.745931
• Title: Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms
• Title（参考訳）: サンプリングアルゴリズムを用いた量子ボソニック系の切断効果の推定
• Authors: Masanori Hanada, Junyu Liu, Enrico Rinaldi, Masaki Tezuka
• Abstract要約: 量子量子コンピュータ上のボソンをシミュレートするためには、無限次元の局所ヒルベルト空間を有限次元に切り離すことで理論を正則化しなければならない。 本稿では,古典的デバイスにおける従来のサンプリング手法,特にマルコフ・チェイン・モンテカルロが,現在利用可能な膨大な計算資源でこの問題に対処できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.400299577592998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To simulate bosons on a qubit- or qudit-based quantum computer, one has to regularize the theory by truncating infinite-dimensional local Hilbert spaces to finite dimensions. In the search for practical quantum applications, it is important to know how big the truncation errors can be. In general, it is not easy to estimate errors unless we have a good quantum computer. In this paper we show that traditional sampling methods on classical devices, specifically Markov Chain Monte Carlo, can address this issue with a reasonable amount of computational resources available today. As a demonstration, we apply this idea to the scalar field theory on a two-dimensional lattice, with a size that goes beyond what is achievable using exact diagonalization methods. This method can be used to estimate the resources needed for realistic quantum simulations of bosonic theories, and also, to check the validity of the results of the corresponding quantum simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上のボソンをシミュレートするには、無限次元局所ヒルベルト空間を有限次元に切り換えることで理論を正則化する必要がある。 実用的な量子応用の探索において、トラクション誤差がどれほど大きいかを知ることが重要である。 一般に、良い量子コンピュータがなければ、エラーを見積もるのは容易ではない。 本稿では,古典的デバイス,特にマルコフ連鎖モンテカルロにおける従来のサンプリング手法が,現在利用可能な計算資源量でこの問題に対処できることを示す。 実演として、このアイデアを2次元格子上のスカラー場理論に適用し、正確な対角化法を用いて達成できる範囲を超えている。 この方法は、ボソニック理論の現実的な量子シミュレーションに必要なリソースを推定したり、対応する量子シミュレーションの結果の妥当性を確認するのに使うことができる。

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