論文の概要: Quantum simulation costs for Suzuki-Trotter decomposition of quantum
many-body lattice models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04698v1
- Date: Thu, 9 Feb 2023 15:32:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-10 15:24:57.198050
- Title: Quantum simulation costs for Suzuki-Trotter decomposition of quantum
many-body lattice models
- Title(参考訳): 量子多体格子モデルの鈴木-トロッター分解の量子シミュレーションコスト
- Authors: Nathan M. Myers, Ryan Scott, Kwon Park, Vito W. Scarola
- Abstract要約: 我々は、システムの時間進化を正確にシミュレートするために必要なトロッターステップの数に関する境界を計算するために、モデルに依存しない定式化を開発する。
トロッター深度の比較はまずハバードモデルに有利に思われるが,モデルパラメータの慎重な検討は,t-Jモデルにかなり有利であることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers offer the potential to efficiently simulate the dynamics of
quantum systems, a task whose difficulty scales exponentially with system size
on classical devices. To assess the potential for near-term quantum computers
to simulate many-body systems we develop a model-independent formalism to
straightforwardly compute bounds on the number of Trotter steps needed to
accurately simulate the system's time evolution based on the first-order
commutator scaling. We apply this formalism to two closely related many-body
models prominent in condensed matter physics, the Hubbard and t-J models. We
find that, while a naive comparison of the Trotter depth first seems to favor
the Hubbard model, careful consideration of the model parameters and the
allowable error for accurate simulation leads to a substantial advantage in
favor of the t-J model. These results and formalism set the stage for
significant improvements in quantum simulation costs.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータは、古典的デバイス上のシステムサイズと指数関数的にスケールするタスクである量子システムのダイナミクスを効率的にシミュレートする能力を提供する。
短期量子コンピュータが多体系をシミュレートする可能性を評価するために、一階整流器のスケーリングに基づいてシステムの時間発展を正確にシミュレートするのに必要なトロッターステップの数の境界を直接計算するモデル非依存形式を開発した。
この形式を、凝縮物物理学に特有な2つの密接に関連する多体モデル、ハバードモデルとt-jモデルに適用する。
トロッター深度の比較はまずハバードモデルに有利に思われるが, モデルパラメータと正確なシミュレーションのための許容誤差を慎重に検討すると, t-Jモデルにかなり有利であることがわかった。
これらの結果とフォーマリズムは、量子シミュレーションコストの大幅な改善の舞台となった。
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