論文の概要: Quantum Algorithms for Inverse Participation Ratio Estimation in multi-qubit and multi-qudit systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03338v1
- Date: Mon, 6 May 2024 10:39:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 14:06:06.136194
- Title: Quantum Algorithms for Inverse Participation Ratio Estimation in multi-qubit and multi-qudit systems
- Title（参考訳）: マルチキュービット系とマルチキューディット系における逆参加率推定のための量子アルゴリズム
- Authors: Yingjian Liu, Piotr Sierant, Paolo Stornati, Maciej Lewenstein, Marcin Płodzień,
- Abstract要約: 逆参加比は、ヒルベルト空間の選択された基底上での量子状態の拡散を定量化する。
我々は、マルチキュービットおよびマルチキュービット量子デバイス上でのIPPを推定する3つの量子アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24466725954625895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inverse Participation Ratios (IPRs) and the related Participation Entropies quantify the spread of a quantum state over a selected basis of the Hilbert space, offering insights into the equilibrium and non-equilibrium properties of the system. In this work, we propose three quantum algorithms to estimate IPRs on multi-qubit and multi-qudit quantum devices. The first algorithm allows for the estimation of IPRs in the computational basis by single-qubit measurements, while the second one enables measurement of IPR in the eigenbasis of a selected Hamiltonian, without the knowledge about the eigenstates of the system. Next, we provide an algorithm for IPR in the computational basis for a multi-qudit system. We discuss resources required by the algorithms and benchmark them by investigating the one-axis twisting protocol, the thermalization in a deformed PXP model, and the ground state of a spin-$1$ AKLT chain in a transverse field.
- Abstract（参考訳）: 逆参加比(IPRs)および関連する参加エントロピー(英語版)は、ヒルベルト空間の選択された基底における量子状態の拡散を定量化し、系の平衡と非平衡性に関する洞察を与える。
本研究では,マルチキュービットおよびマルチキュービットの量子デバイス上でのIPPを推定する3つの量子アルゴリズムを提案する。
第1のアルゴリズムでは、シングルキュービット測定による計算ベースでのIPPの推定が可能であり、第2のアルゴリズムでは、系の固有状態に関する知識を必要とせず、選択されたハミルトンの固有ベイジにおけるIPPの測定が可能である。
次に,マルチキューディットシステムのための計算ベースでIPRのアルゴリズムを提案する。
本稿では, 1軸ツイストプロトコル, 変形したPXPモデルにおける熱化, 横方向フィールドにおけるスピン-1ドルAKLTチェーンの基底状態など, アルゴリズムが必要とする資源について検討し, ベンチマークを行う。
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