論文の概要: A hybrid method for quantum dynamics simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15231v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 23:43:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 14:13:57.899542
- Title: A hybrid method for quantum dynamics simulation
- Title（参考訳）: 量子力学シミュレーションのためのハイブリッド手法
- Authors: Niladri Gomes, Jia Yin, Siyuan Niu, Chao Yang, Wibe Albert de Jong
- Abstract要約: 本稿では、トロッターに基づく量子アルゴリズムと古典的動的モード分解を組み合わせることで、量子多体力学をシミュレートするハイブリッド手法を提案する。
提案手法は, 量子コンピュータから短時間測定した一連のデータを用いて, 長期間の量子状態の観測可能性を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6340447642310383
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a hybrid approach to simulate quantum many body dynamics by
combining Trotter based quantum algorithm with classical dynamic mode
decomposition. The interest often lies in estimating observables rather than
explicitly obtaining the wave function's form. Our method predicts observables
of a quantum state in the long time by using data from a set of short time
measurements from a quantum computer. The upper bound for the global error of
our method scales as $O(t^{3/2})$ with a fixed set of the measurement. We apply
our method to quench dynamics in Hubbard model and nearest neighbor spin
systems and show that the observable properties can be predicted up to a
reasonable error by controlling the number of data points obtained from the
quantum measurements.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,トロッターに基づく量子アルゴリズムと古典的動的モード分解を組み合わせることにより,量子多体力学をシミュレートするハイブリッド手法を提案する。
興味は、しばしば波動関数の形式を明示的に得るのではなく、観測可能なものを推定することにある。
本手法は,量子コンピュータからの短時間測定のセットからのデータを用いて,長時間の量子状態の観測可能性を予測する。
我々の方法の大域的誤差の上限は、測定値の固定セットで$O(t^{3/2})$とスケールする。
本手法をハバードモデルおよび近接スピン系におけるクエンチダイナミクスに適用し、量子測定から得られたデータ点数を制御することで観測可能な特性を合理的な誤差まで予測できることを示す。
関連論文リスト
- ShadowGPT: Learning to Solve Quantum Many-Body Problems from Randomized Measurements [2.1946359779523332]
本稿では,量子実験から収集したランダム化測定データから学習することで,量子多体問題を解く新しい手法であるShadowGPTを提案する。
このモデルは量子ハミルトニアンの基底状態のシミュレーションされた古典的影データに基づいて訓練された生成前訓練変圧器(GPT)である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T17:34:03Z) - Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z) - Inferring interpretable dynamical generators of local quantum
observables from projective measurements through machine learning [17.27816885271914]
マルチボディシステムにおける局所可観測物の進化を管理する動的生成器をノイズデータから推論するために,機械学習手法を用いる。
本手法は,多体システムから効率的な動的ジェネレータを抽出するだけでなく,量子シミュレーションや計算プラットフォームのデコヒーレンス機構の推測にも有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T18:01:18Z) - Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and
Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.1574468325115]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:00:05Z) - 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) - Characterization and Verification of Trotterized Digital Quantum
Simulation via Hamiltonian and Liouvillian Learning [0.0]
実験により得られたFloquet Hamiltonianの順序を並べて再構築するためのFloquet Hamiltonian学習を提案する。
提案プロトコルは,新しいタイプの量子ゲートのフィードバックループ設計とキャリブレーションの基礎となることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T18:29:01Z) - 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) - State preparation and measurement in a quantum simulation of the O(3)
sigma model [65.01359242860215]
我々は,非線型O(3)シグマモデルの固定点が,格子サイトあたり2キュービットしか持たないスピンモデルの量子相転移付近で再現可能であることを示す。
本稿では,弱い結合状態と量子臨界状態の両方において,断熱的基底状態の準備が複雑になる結果を得るためにトロッター法を適用した。
非単位ランダム化シミュレーション法に基づく量子アルゴリズムの提案と解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-28T23:44:12Z) - Measuring Analytic Gradients of General Quantum Evolution with the
Stochastic Parameter Shift Rule [0.0]
本研究では,量子計測から直接最適化される関数の勾配を推定する問題について検討する。
マルチキュービットパラメトリック量子進化の勾配を推定するアルゴリズムを提供する数学的に正確な公式を導出する。
私たちのアルゴリズムは、利用可能な全ての量子ゲートがノイズである場合でも、いくつかの近似で機能し続けています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T18:24:11Z)
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。