論文の概要: Noisy Quantum Simulation: Performance and Resource Considerations for the Tavis-Cummings and Heisenberg Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16692v2
• Date: Fri, 10 Oct 2025 11:46:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.665514
• Title: Noisy Quantum Simulation: Performance and Resource Considerations for the Tavis-Cummings and Heisenberg Models
• Title（参考訳）: ノイズ量子シミュレーション:Tavis-CummingとHeisenbergモデルの性能と資源的考察
• Authors: Alisa Haukisalmi, Daniel Paz Ramos, Matti Raasakka, Andrea Marchesin, Lauri Ylinen, Ilkka Tittonen,
• Abstract要約: フォールトトレラント量子コンピュータは、古典的な計算の範囲を超えた複雑な量子システムのシミュレーションを約束する。 これらの課題に対処する2つのテクニックは、ゼロノイズ外挿(ZNE)とインクリメンタル構造学習(ISL)である。 ZNEとISLは、Tavis-Cummings Model(TCM)とHeisenberg spin chain(HSC)の2つのモデルのトロッター時間進化をシミュレーションするためにベンチマークされる。 その結果、ISLは、予測値の精度でZNEを一貫して上回り、HSCシステムでより良好に機能することが示唆された。
• 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: Fault-tolerant quantum computers promise the simulation of complex quantum systems beyond the reach of classical computation. In contrast, current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices are constrained by hardware noise. Consequently, quantum simulation methods remain limited in their near-term applicability. Two prominent techniques addressing these challenges are zero-noise extrapolation (ZNE) and incremental structural learning (ISL). In this work, ZNE and ISL are benchmarked for simulating the Trotterized time evolution of two models: the Tavis-Cummings model (TCM) and the Heisenberg spin chain (HSC), using a classically simulated noisy hardware backend. The methods are evaluated on the basis of the accuracy of expectation values relative to noiseless simulations and their resource demands such as circuit depths and shot counts. The impact of noise on optimization routines in ISL, previously underexplored, is also investigated. Results indicate that ISL performs more favorably in HSC systems, consistently surpassing ZNE in expectation value accuracy. Conversely, for the TCM, ISL generally yields lower accuracies despite reduced Trotter circuit depths, with weak interactions often leading to pronounced phase lags or flat expectation curves. Notably, when performing ISL optimization under noiseless conditions, the protocol is generally able to reduce dephasing errors, but average accuracies still vary on the simulated Hamiltonian. Our findings highlight the sensitivity of quantum simulation protocols to the structure of the Hamiltonian encoding system dynamics. Trends across systems suggest that ISL optimization benefits from Trotter circuits with stronger interactions, and that ansatz construction favors isotropic couplings. Moreover, although ISL introduces approximation errors, it demonstrates greater robustness than ZNE in systems with deeper Trotter circuits.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピュータは、古典的な計算の範囲を超えた複雑な量子システムのシミュレーションを約束する。 対照的に、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、ハードウェアノイズによって制約される。 その結果、量子シミュレーション法は、その短期的な適用性において制限されている。 これらの課題に対処する2つの顕著なテクニックは、ゼロノイズ外挿(ZNE)とインクリメンタル構造学習(ISL)である。 この研究において、ZNEとISLは、古典的にシミュレートされたノイズのあるハードウェアバックエンドを用いて、TCM(Tavis-Cummings Model)とHSC(Heisenberg spin chain)の2つのモデルのトロッター時間進化をシミュレーションするためにベンチマークされる。 本手法は,ノイズレスシミュレーションに対する期待値の精度と,回路深度やショットカウントなどのリソース要求に基づいて評価する。 ISLにおける雑音が最適化ルーチンに与える影響についても検討した。 その結果、ISLは、予測値の精度でZNEを一貫して上回り、HSCシステムでより良好に機能することが示唆された。 逆に、TCMの場合、ICLはトロッター回路の深さを減らしたにもかかわらず、一般に低い精度を得るが、弱い相互作用はしばしば位相ラグや平坦な期待曲線につながる。 特に、ノイズのない条件下でISL最適化を行う場合、このプロトコルは一般的にデファースエラーを低減することができるが、シミュレーションされたハミルトン平均精度は依然として異なる。 本研究は,量子シミュレーションプロトコルのハミルトニアン符号化系の力学構造に対する感度を明らかにするものである。 システム間のトレンドは、ISL最適化はより強い相互作用を持つトロッター回路から恩恵を受けており、アンザッツ構造は等方結合を好むことを示唆している。 さらに、ILLは近似誤差を導入するが、より深いトロッター回路を持つシステムではZNEよりも堅牢であることを示す。

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