論文の概要: Hybrid quantum gap estimation algorithm using a filtered time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14039v4
• Date: Tue, 9 Apr 2024 21:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 19:55:03.992917
• Title: Hybrid quantum gap estimation algorithm using a filtered time series
• Title（参考訳）: フィルタ時系列を用いたハイブリッド量子ギャップ推定アルゴリズム
• Authors: Woo-Ram Lee, Ryan Scott, V. W. Scarola,
• Abstract要約: 我々は、古典的な後処理、すなわち、オフライン時系列の長時間フィルタリングが、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。 本手法をハイブリッド量子古典アルゴリズムの構築に適用し,エネルギーギャップを推定する。 我々の発見は、短期的にメモリの優位性を提供するために、非バイアス量子シミュレーションのステージを設定した。
• 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 classical post-processing, i.e., long-time filtering of an offline time series, exponentially improves the circuit depth needed for quantum time evolution. We apply the filtering method to the construction of a hybrid quantum-classical algorithm to estimate energy gap, an important observable not governed by the variational theorem. We demonstrate, within an operating range of filtering, the success of the algorithm in proof-of-concept simulation for finite-size scaling of a minimal spin model. Our findings set the stage for unbiased quantum simulation to offer memory advantage in the near term.
• Abstract（参考訳）: 古典的なメモリ制限よりも有利な量子シミュレーションにより、コンパクトな量子回路は、難解な量子多体問題に対する洞察を得ることができるが、量子時間進化とノイズにおける大きな回路深さの相互関係の障害は、近い将来に非バイアスの量子シミュレーションを除外しているように見える。 我々は、古典的な後処理、すなわちオフライン時系列の長時間フィルタリングが、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。 このフィルタリング手法をハイブリッド量子古典アルゴリズムの構築に適用し,エネルギーギャップを推定する。 我々は、最小スピンモデルの有限スケールスケーリングにおける概念実証シミュレーションにおいて、フィルタの動作範囲内で、アルゴリズムの成功を実証する。 我々の発見は、短期的にメモリの優位性を提供するために、非バイアス量子シミュレーションのステージを設定した。

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