論文の概要: A Compact Noise-Tolerant Algorithm for Unbiased Quantum Simulation Using Feynman's $i\eta$ Prescription

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14039v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 16:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 18:58:58.264404
• Title: A Compact Noise-Tolerant Algorithm for Unbiased Quantum Simulation Using Feynman's $i\eta$ Prescription
• Title（参考訳）: Feynmanの$i\eta$述語を用いた非バイアス量子シミュレーションのためのコンパクトノイズ耐性アルゴリズム
• Authors: Woo-Ram Lee, Ryan Scott, V. W. Scarola
• Abstract要約: Feynmanの$ieta$の処方は、量子時間進化に必要な回路深さを指数関数的に改善することを示した。 提案手法をハイブリッド量子/古典的アルゴリズムの構築に適用し,有用で観測可能なエネルギーギャップを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum simulation advantage over classical memory limitations would allow compact quantum circuits to yield insight into intractable quantum many-body problems. But the interrelated obstacles of large circuit depth in quantum time evolution and noise seem to rule out unbiased quantum simulation in the near term. We prove that Feynman's $i\eta$ prescription exponentially improves the circuit depth needed for quantum time evolution. We apply the prescription to the construction of a hybrid quantum/classical algorithm to estimate a useful observable, energy gap. We prove the algorithm's tolerance to all common Markovian noise channels. We demonstrate the success of the algorithm within an operation window by using it to perform unbiased finite-size scaling of the transverse-field Ising model using an IBMQ device and related noise models. Our findings set the stage for unbiased quantum gap estimation without implementing quantum error-correcting codes on early fault-tolerant machines where non-Markovian noise is kept below tolerances.
• Abstract（参考訳）: 古典的なメモリ制限に対する量子シミュレーションの利点は、コンパクトな量子回路が難解な量子多体問題に対する洞察を得ることができることである。 しかし、量子時間進化とノイズにおける大きな回路深度の相互関係の障害は、近い将来に非バイアス量子シミュレーションを排除しているように見える。 Feynmanの$i\eta$は、量子時間進化に必要な回路深さを指数関数的に改善することを証明する。 提案手法をハイブリッド量子/古典的アルゴリズムの構築に適用し,有用で観測可能なエネルギーギャップを推定する。 一般的なマルコフノイズチャネルに対するアルゴリズムの許容性を証明する。 我々は,IBMQデバイスと関連するノイズモデルを用いて,横フィールドIsingモデルの非バイアス有限サイズスケーリングを行うために,演算ウィンドウ内でのアルゴリズムの成功を実証する。 本研究は,非マルコフ雑音を許容範囲以下に抑える早期耐故障機械の量子誤り訂正符号を実装せずに,非バイアス量子ギャップ推定のステージを設定した。

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