論文の概要: Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19322v2
• Date: Thu, 26 Oct 2023 12:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 05:00:41.732393
• Title: Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける状態サンプリングと実時間ダイナミクスによる熱観測器のロバスト抽出
• Authors: Khaldoon Ghanem, Alexander Schuckert and Henrik Dreyer
• Abstract要約: 我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。 本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating properties of quantum materials is one of the most promising applications of quantum computation, both near- and long-term. While real-time dynamics can be straightforwardly implemented, the finite temperature ensemble involves non-unitary operators that render an implementation on a near-term quantum computer extremely challenging. Recently, [Lu, Ba\~nuls and Cirac, PRX Quantum 2, 020321 (2021)] suggested a "time-series quantum Monte Carlo method" which circumvents this problem by extracting finite temperature properties from real-time simulations via Wick's rotation and Monte Carlo sampling of easily preparable states. In this paper, we address the challenges associated with the practical applications of this method, using the two-dimensional transverse field Ising model as a testbed. We demonstrate that estimating Boltzmann weights via Wick's rotation is very sensitive to time-domain truncation and statistical shot noise. To alleviate this problem, we introduce a technique that imposes constraints on the density of states, most notably its non-negativity, and show that this way, we can reliably extract Boltzmann weights from noisy time series. In addition, we show how to reduce the statistical errors of Monte Carlo sampling via a reweighted version of the Wolff cluster algorithm. Our work enables the implementation of the time-series algorithm on present-day quantum computers to study finite temperature properties of many-body quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子物質の特性のシミュレーションは、近・長期の量子計算の最も有望な応用の1つである。 リアルタイムダイナミクスは簡単に実装できるが、有限温度アンサンブルは、近距離量子コンピュータの実装を極めて困難にする非ユニタリ作用素を含む。 近年、[Lu, Ba\~nuls and Cirac, PRX Quantum 2, 020321 (2021)] は、Wickの回転とモンテカルロサンプリングによりリアルタイムシミュレーションから有限温度特性を抽出することでこの問題を回避する「時系列量子モンテカルロ法」を提案した。 本稿では,2次元横フィールドイジングモデルをテストベッドとして利用し,本手法の実用化に関わる課題に対処する。 wickの回転によるボルツマン重みの推定は,時間領域切断や統計的ショットノイズに非常に敏感であることを示す。 この問題を緩和するために、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。 さらに,Wolffクラスタアルゴリズムの再重み付けによるモンテカルロサンプリングの統計的誤差を低減する方法を示す。 本研究は,多体量子システムの有限温度特性を現代量子コンピュータ上で解析する時系列アルゴリズムの実装を可能にする。

関連論文リスト

• Mixing time of quantum Gibbs sampling for random sparse Hamiltonians [0.23020018305241333]
  Chen, Kastoryano, Gily'en が新たに開発した量子ギブスサンプリングアルゴリズムは、非可換量子系の効率的なシミュレーションを提供する。 任意の温度で n 個のスパースハミルトニアンによるランダム n の様々な族に対する混合時間にポリログ(n) の上界を確立する。 この方法は、量子的に容易なハミルトニアンの低エネルギー状態を作成するために、他の効率的なアルゴリズムと同等にギブスサンプリングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T06:01:19Z)
• Quantum computational advantage with constant-temperature Gibbs sampling [1.1930434318557157]
  ある一定の有限温度で浴槽に結合した量子系はギブス状態に収束する。 この熱化過程は、量子計算の自然で物理的に動機づけられたモデルを定義する。 一定温度における量子ギブズ状態の測定結果分布のサンプリングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T00:29:21Z)
• Infinite Grassmann time-evolving matrix product operator method for zero-temperature equilibrium quantum impurity problems [0.0]
  ゼロ温度時間計算にはグラスマン時間進化行列積演算子(GTEMPO)法を用いる。 ゼロ温度平衡量子不純物問題を対象とした超効率的な無限GTEMPOアルゴリズムを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T23:42:46Z)
• Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System Size [67.09349921751341]
  量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。 量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。 ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z)
• Probing finite-temperature observables in quantum simulators of spin systems with short-time dynamics [62.997667081978825]
  ジャジンスキー等式から動機付けられたアルゴリズムを用いて, 有限温度可観測体がどのように得られるかを示す。 長範囲の逆場イジングモデルにおける有限温度相転移は、捕捉されたイオン量子シミュレータで特徴づけられることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T18:00:02Z)
• Quantum algorithm for stochastic optimal stopping problems with applications in finance [60.54699116238087]
  有名な最小二乗モンテカルロ (LSM) アルゴリズムは、線形最小二乗回帰とモンテカルロシミュレーションを組み合わせることで、最適停止理論の問題を解決する。 プロセスへの量子アクセス、最適な停止時間を計算するための量子回路、モンテカルロの量子技術に基づく量子LSMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T12:21:41Z)
• Error-resilient Monte Carlo quantum simulation of imaginary time [5.625946422295428]
  本稿では,仮想時間進化のシミュレーションと基底状態問題の解法を提案する。 量子位相推定と比較すると、トロッターステップ数は何千倍も小さい。 モンテカルロ量子シミュレーションは完全なフォールトトレラントな量子コンピュータがなくても有望であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T08:51:24Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling quantum circuits [58.720142291102135]
  最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。 我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。 動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T14:55:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。