論文の概要: Quantum Hamiltonian Learning for the Fermi-Hubbard Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17390v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 22:32:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-02 14:31:20.047589
- Title: Quantum Hamiltonian Learning for the Fermi-Hubbard Model
- Title(参考訳): Fermi-Hubbardモデルに対する量子ハミルトン学習
- Authors: Hongkang Ni, Haoya Li, Lexing Ying
- Abstract要約: ハイゼンベルク制限スケーリングは、状態準備と測定誤差を許容しながら達成される。
本手法は, 単純な1部位または2部位のフェルミオン操作のみを含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.678822620192438
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work proposes a protocol for Fermionic Hamiltonian learning. For the
Hubbard model defined on a bounded-degree graph, the Heisenberg-limited scaling
is achieved while allowing for state preparation and measurement errors. To
achieve $\epsilon$-accurate estimation for all parameters, only
$\tilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-1})$ total evolution time is needed, and the
constant factor is independent of the system size. Moreover, our method only
involves simple one or two-site Fermionic manipulations, which is desirable for
experiment implementation.
- Abstract(参考訳): 本研究はフェルミオンハミルトン学習のためのプロトコルを提案する。
有界グラフ上で定義されたハバードモデルに対して、ハイゼンベルク制限スケーリングは状態準備と測定誤差を許容しながら達成される。
すべてのパラメータに対する$\epsilon$-accurate推定を達成するには、$\tilde{\mathcal{o}}(\epsilon^{-1})$全進化時間が必要であり、定数係数はシステムサイズに依存しない。
さらに,本手法は,実験実施に望ましい1~2箇所の簡単なフェルミオン操作のみを含む。
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