論文の概要: Quasiparticle cooling algorithms for quantum many-body state preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12175v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 13:31:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 12:31:46.700720
- Title: Quasiparticle cooling algorithms for quantum many-body state preparation
- Title（参考訳）: 量子多体状態生成のための準粒子冷却アルゴリズム
- Authors: Jerome Lloyd, Alexios Michailidis, Xiao Mi, Vadim Smelyanskiy, Dmitry A. Abanin,
- Abstract要約: 本研究では, 準粒子冷却力学を記述するための動力学理論フレームワークを開発し, 異なる冷却アルゴリズムの効率を比較する。
この研究は、準粒子冷却アルゴリズムを、短期量子プロセッサ上での多体状態準備のための実用的で堅牢な方法として確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.050412210071344554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Probing correlated states of many-body systems is one of the central tasks for quantum simulators and processors. A promising approach to state preparation is to realize desired correlated states as steady states of engineered dissipative evolution. A recent experiment with a Google superconducting quantum processor [X. Mi et al., Science 383, 1332 (2024)] demonstrated a cooling algorithm utilizing auxiliary degrees of freedom that are periodically reset to remove quasiparticles from the system, thereby driving it towards the ground state. We develop a kinetic theory framework to describe quasiparticle cooling dynamics, and employ it to compare the efficiency of different cooling algorithms. In particular, we introduce a protocol where coupling to auxiliaries is modulated in time to minimize heating processes, and demonstrate that it allows a high-fidelity preparation of ground states in different quantum phases. We verify the validity of the kinetic theory description by an extensive comparison with numerical simulations of a 1d transverse-field Ising model using a solvable model and tensor-network techniques. Further, the effect of noise, which limits efficiency of variational quantum algorithms in near-term quantum processors, can be naturally described within the kinetic theory. We investigate the steady state quasiparticle population as a function of noise strength, and establish maximum noise values for achieving high-fidelity ground states. This work establishes quasiparticle cooling algorithms as a practical, robust method for many-body state preparation on near-term quantum processors.
- Abstract（参考訳）: マルチボディシステムの相関状態を求めることは、量子シミュレータやプロセッサの中心的なタスクの1つである。
状態準備への有望なアプローチは、工学的散逸進化の定常状態として望ましい相関状態を実現することである。
Googleの超伝導量子プロセッサ(X. Mi et al , Science 383, 1332 (2024))による最近の実験では、準粒子を定期的にリセットして基底状態へと誘導する補助的な自由度を利用した冷却アルゴリズムが実証された。
本研究では, 準粒子冷却力学を記述するための動力学理論フレームワークを開発し, 異なる冷却アルゴリズムの効率を比較する。
特に,加熱過程を最小化するために補助体への結合を時間的に変調するプロトコルを導入し,異なる量子相における基底状態の高忠実化を可能にすることを示す。
本研究では, 1次元逆場イジングモデルの数値シミュレーションとの比較により, 可解モデルとテンソルネットワーク技術を用いて, 運動理論記述の有効性を検証した。
さらに、近未来の量子プロセッサにおける変分量子アルゴリズムの効率を制限するノイズの効果は、運動論的理論の中で自然に説明できる。
本研究では, 定常状態準粒子群を雑音強度関数として検討し, 高忠実度基底状態を達成するための最大雑音値を確立する。
この研究は、準粒子冷却アルゴリズムを、短期量子プロセッサ上での多体状態準備のための実用的で堅牢な方法として確立する。
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