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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08546v3
• Date: Mon, 1 Apr 2024 23:15:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 14:11:24.378798
• 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トランケーション効果の推定
• 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・モンテカルロがこの問題に対処可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1640944784887415
• 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 for a rather generic class of bosonic systems 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。 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,今日利用可能な計算資源が十分ある比較的一般的なボソニック系のクラスに対して,この問題に対処できることを述べる。 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する。 この手法は、ボゾン理論の現実的な量子シミュレーションに必要な資源を推定したり、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ために用いられる。

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