論文の概要: Balancing error budget for fermionic k-RDM estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17452v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 03:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 13:40:35.708835
• Title: Balancing error budget for fermionic k-RDM estimation
• Title（参考訳）: フェルミオンk-RDM推定のためのバランシング誤差予算
• Authors: Nayuta Takemori, Yusuke Teranishi, Wataru Mizukami, and Nobuyuki Yoshioka
• Abstract要約: 本研究の目的は、量子コンピューティングにおける高次RDM推定の課題を引き起こす様々な誤差制約を最小化することである。 我々は,高次RDM推定における統計的誤差と系統的誤差の最適バランスを,特に累積展開を用いてサンプルの複雑性を抑える際に同定する。
• 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: The reduced density matrix (RDM) is crucial in quantum many-body systems for understanding physical properties, including all local physical quantity information. This study aims to minimize various error constraints that causes challenges in higher-order RDMs estimation in quantum computing. We identify the optimal balance between statistical and systematic errors in higher-order RDM estimation in particular when cumulant expansion is used to suppress the sample complexity. Furthermore, we show via numerical demonstration of quantum subspace methods for one and two dimensional Fermi Hubbard model that, biased yet efficient estimations better suppress hardware noise in excited state calculations. Our work paves a path towards cost-efficient practical quantum computing that in reality is constrained by multiple aspects of errors.
• Abstract（参考訳）: 還元密度行列(RDM)は、局所的な物理量情報を含む物理特性を理解するために、量子多体系において重要である。 本研究の目的は、量子コンピューティングにおける高次RDM推定の課題を引き起こす様々な誤差制約を最小化することである。 我々は,高次RDM推定における統計的誤差と系統的誤差の最適バランスを,特に累積展開を用いてサンプルの複雑性を抑える際に同定する。 さらに,1次元と2次元のFermi Hubbardモデルに対する量子部分空間法の数値実験を通して,励起状態計算におけるハードウェアノイズの抑制効果を示す。 我々の研究は、コスト効率のよい実用的な量子コンピューティングへの道を歩み、実際、エラーの複数の側面によって制約されている。

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