論文の概要: Full-counting statistics of particle distribution on a digital quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01255v2
• Date: Sat, 5 Aug 2023 09:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 20:08:51.255072
• Title: Full-counting statistics of particle distribution on a digital quantum computer
• Title（参考訳）: ディジタル量子コンピュータにおける粒子分布のフルカウント統計
• Authors: Yun-Zhuo Fan and Dan-Bo Zhang
• Abstract要約: FCS(Full-counting statistics)は、特徴関数からシステムの統計情報にアクセスする強力なフレームワークを提供する。 本研究では, 相互作用系の粒子分布と累積を両立できるFCSの量子アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、量子コンピュータ上での完全なカウント統計を研究するための道のりを示唆している。
• 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: Full-counting statistics (FCS) provides a powerful framework to access the statistical information of a system from the characteristic function. However, applications of FCS for generic interacting quantum systems often be hindered by the intrinsic difficulty of classical simulation of quantum many-body problems. Here, we propose a quantum algorithm for FCS that can obtain both the particle distribution and cumulants of interacting systems. The algorithm evaluates the characteristic functions by quantum computing and then extracts the distribution and cumulants with classical post-processing. With digital signal processing theory, we analyze the dependency of accuracy with the number of sampling points for the characteristic functions. We show that the desired number of sampling points for accurate FCS can be reduced by filtering some components of the quantum state that are not of interest. By numeral simulation, we demonstrate FCS of domain walls for the mixed Ising model. The algorithm suggests an avenue for studying full-counting statistics on quantum computers.
• Abstract（参考訳）: FCS(Full-counting statistics)は、特徴関数からシステムの統計情報にアクセスする強力なフレームワークを提供する。 しかし、汎用相互作用量子系に対するFCSの応用は、量子多体問題の古典的シミュレーションの本質的な困難によって妨げられることが多い。 本稿では、相互作用系の粒子分布と累積を両立させることができるFCSの量子アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは量子計算によって特性関数を評価し、その分布と累積物を古典的後処理で抽出する。 ディジタル信号処理理論により,特徴関数のサンプリング点数を用いて精度の依存性を分析する。 我々は、興味のない量子状態のいくつかの成分をフィルタリングすることにより、正確なFCSのためのサンプリングポイントの所望数を削減できることを示す。 数値シミュレーションにより,混合イジングモデルのための領域壁のFCSを実演する。 このアルゴリズムは、量子コンピュータ上の全計数統計を研究するための道筋を示唆する。

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