論文の概要: Ground state energy and magnetization curve of a frustrated magnetic
system from real-time evolution on a digital quantum processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03015v1
- Date: Fri, 5 Jan 2024 18:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 21:01:27.045195
- Title: Ground state energy and magnetization curve of a frustrated magnetic
system from real-time evolution on a digital quantum processor
- Title（参考訳）: ディジタル量子プロセッサにおける実時間発展からのフラストレーション磁気系の基底状態エネルギーと磁化曲線
- Authors: Aaron Szasz, Ed Younis, Wibe Albert de Jong
- Abstract要約: 本論文では,ハイゼンベルクモデルの時間発展を実現するために,効率的な量子回路を構築する方法を示す。
また、ハイブリッドアルゴリズムが基底状態エネルギーと磁化曲線を効率的に見つけることができるような、小さなシステムに関する実証実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47191037525744733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Models of interacting many-body quantum systems that may realize new exotic
phases of matter, notably quantum spin liquids, are challenging to study using
even state-of-the-art classical methods such as tensor network simulations.
Quantum computing provides a promising route for overcoming these difficulties
to find ground states, dynamics, and more. In this paper, we argue that
recently developed hybrid quantum-classical algorithms based on real-time
evolution are promising methods for solving a particularly important model in
the search for spin liquids, the antiferromagnetic Heisenberg model on the
two-dimensional kagome lattice. We show how to construct efficient quantum
circuits to implement time evolution for the model and to evaluate key
observables on the quantum computer, and we argue that the method has favorable
scaling with increasing system size. We then restrict to a 12-spin star
plaquette from the kagome lattice and a related 8-spin system, and we give an
empirical demonstration on these small systems that the hybrid algorithms can
efficiently find the ground state energy and the magnetization curve. For these
demonstrations, we use four levels of approximation: exact state vectors, exact
state vectors with statistical noise from sampling, noisy classical emulators,
and (for the 8-spin system only) real quantum hardware, specifically the
Quantinuum H1-1 processor; for the noisy simulations, we also employ error
mitigation strategies based on the symmetries of the Hamiltonian. Our results
strongly suggest that these hybrid algorithms present a promising direction for
resolving important unsolved problems in condensed matter theory and beyond.
- Abstract（参考訳）: 物質の新しいエキゾチック相、特に量子スピン液体を実現できる多体量子系を相互作用するモデルは、テンソルネットワークシミュレーションのような最先端の古典的手法でも研究することは困難である。
量子コンピューティングは、これらの困難を克服し、基底状態やダイナミクスなどを見つけるための有望な経路を提供する。
本稿では,最近開発されたリアルタイム進化に基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムは,2次元カゴメ格子上の反強磁性ハイゼンベルクモデルであるスピン液体の探索において,特に重要なモデルを解くための有望な手法であると主張する。
本稿では,モデルの時間発展を実現するための効率的な量子回路の構築方法を示し,量子コンピュータ上での可観測性を評価する。
次に, 加古目格子と関連する8スピン系から12スピンの星プラケットに制限し, ハイブリッドアルゴリズムが基底状態エネルギーと磁化曲線を効率的に検出できることを示す。
これらの実演では、厳密な状態ベクトル、サンプリングによる統計的ノイズを伴う厳密な状態ベクトル、ノイズの多い古典的エミュレーター、(8スピン系のみの)実量子ハードウェア、特に量子量子量子h1-1プロセッサの4つのレベルを用いる。
以上の結果から, これらのハイブリッドアルゴリズムは, 凝縮物質理論以降の重要な未解決問題を解く上で有望な方向を示すことが示唆された。
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論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
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