Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reweight-annealing method for calculating the value of partition function via quantum Monte Carlo

論文の概要: Reweight-annealing method for calculating the value of partition function via quantum Monte Carlo

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08642v4
Date: Sat, 1 Jun 2024 04:52:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 15:57:11.963573
Title: Reweight-annealing method for calculating the value of partition function via quantum Monte Carlo
Title（参考訳）: 量子モンテカルロによる分配関数の計算法
Authors: Yi-Ming Ding, Jun-Song Sun, Nvsen Ma, Gaopei Pan, Chen Cheng, Zheng Yan,
Abstract要約: 量子モンテカルロフレームワークにおいて,非バイアスの低技術バリアアルゴリズムを提案する。この方法は古典的モンテカルロシミュレーションと量子的モンテカルロシミュレーションの両方で広く利用でき、コンピュータ上で容易に並列化できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.595034707642593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Efficient and accurate algorithm for partition function, free energy and thermal entropy calculations is of great significance in statistical physics and quantum many-body physics. Here we present an unbiased but low-technical-barrier algorithm within the quantum Monte Carlo framework, which has exceptionally high accuracy and no systemic error. Compared with the conventional specific heat integral method and Wang-Landau sampling algorithm, our method can obtain a much more accurate result of the sub-leading coefficient of the entropy. This method can be widely used in both classical and quantum Monte Carlo simulations and is easy to be parallelized on computer.
Abstract（参考訳）: 分割関数、自由エネルギー、熱エントロピー計算の効率的かつ正確なアルゴリズムは、統計物理学や量子多体物理学において非常に重要である。ここでは、量子モンテカルロフレームワーク内のバイアスのない低技術バリアアルゴリズムについて述べる。従来の比熱積分法やWang-Landauサンプリング法と比較すると,エントロピーのサブリード係数のより正確な結果が得られる。この方法は古典的モンテカルロシミュレーションと量子的モンテカルロシミュレーションの両方で広く利用でき、コンピュータ上で容易に並列化できる。

関連論文リスト

Hybrid Quantum Algorithm for Simulating Real-Time Thermal Correlation Functions [0.0]
実時間量子熱相関関数を計算するために,hPIMC (Path Integral Monte Carlo) アルゴリズムを提案する。本稿では,最近開発された確率Imaginary-Time Evolution (PITE)アルゴリズムを用いて,仮想時間進化の構成要素を正確に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T01:30:13Z)
Non-equilibrium Quantum Monte Carlo Algorithm for Stabilizer Rényi Entropy in Spin Systems [0.552480439325792]
量子マジック(英: Quantum magic)または非安定化器性(英: nonstabilizerness)は、量子系の重要な特徴である。サインプロブレムフリーハミルトニアンを持つスピン系において、量子魔法の尺度の1つである安定化器R'enyiエントロピーを計算するための新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:59:02Z)
An integral algorithm of exponential observables for interacting fermions in quantum Monte Carlo simulation [7.826326818086168]
指数オブザーバブルは、$log langle ehatXrangle$として定式化され、$hatX$は膨大な量であり、量子多体系の研究において重要な役割を果たす。相互作用するフェルミオン系における観測可能量の定量化のための包括的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T19:00:04Z)
Wasserstein Quantum Monte Carlo: A Novel Approach for Solving the Quantum Many-Body Schr\"odinger Equation [56.9919517199927]
ワーッセルシュタイン量子モンテカルロ (WQMC) はフィッシャー・ラオ計量ではなくワーッセルシュタイン計量によって誘導される勾配流を用いており、テレポートではなく確率質量の輸送に対応する。我々は、WQMCの力学が分子系の基底状態へのより高速な収束をもたらすことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T17:54:08Z)
Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.1574468325115]
我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:00:05Z)
Calculating the many-body density of states on a digital quantum computer [58.720142291102135]
ディジタル量子コンピュータ上で状態の密度を推定する量子アルゴリズムを実装した。我々は,量子H1-1トラップイオンチップ上での非可積分ハミルトニアン状態の密度を18ビットの制御レジスタに対して推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:46:28Z)
Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation [59.45669299295436]
教師なしニューラルソルバのトレーニングのためのモンテカルロPDEソルバを提案する。我々は、マクロ現象をランダム粒子のアンサンブルとみなすPDEの確率的表現を用いる。対流拡散, アレン・カーン, ナヴィエ・ストークス方程式に関する実験により, 精度と効率が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-10T08:05:19Z)
Quantum Adversarial Learning in Emulation of Monte-Carlo Methods for Max-cut Approximation: QAOA is not optimal [0.0]
変分量子アニーリングと量子近似最適化(QAOA)にエミュレーションの概念を適用する。我々の変分量子アニーリングスケジュールは、同じ物理成分を用いて、QAOAと同様の勾配のない方法で最適化できる新しいパラメータ化に基づいている。アンス・アッツ型の性能を比較するため,モンテカルロ法の統計的概念を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-24T19:02:50Z)
Quantum algorithm for stochastic optimal stopping problems with applications in finance [60.54699116238087]
有名な最小二乗モンテカルロ (LSM) アルゴリズムは、線形最小二乗回帰とモンテカルロシミュレーションを組み合わせることで、最適停止理論の問題を解決する。プロセスへの量子アクセス、最適な停止時間を計算するための量子回路、モンテカルロの量子技術に基づく量子LSMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-30T12:21:41Z)
Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
Algorithms for quantum simulation at finite energies [0.7734726150561088]
マルチボディシステムのマイクロカノニカルおよびカノニカル特性を探索するために,2種類の量子アルゴリズムを導入する。 1つは、期待値を平均エネルギーの周りの有限エネルギー間隔で計算するハイブリッド量子アルゴリズムである。もう1つは、他の量を計算するための量子支援モンテカルロサンプリング法である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-04T17:40:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。