論文の概要: Unveiling quantum phase transitions from traps in variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08441v3
• Date: Thu, 05 Jun 2025 12:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.134812
• Title: Unveiling quantum phase transitions from traps in variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおけるトラップからの量子相転移の解法
• Authors: Chenfeng Cao, Filippo Maria Gambetta, Ashley Montanaro, Raul A. Santos,
• Abstract要約: 量子最適化と古典的機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案する。 従来の位相遷移の同定にはLASSO、トポロジカル遷移にはTransformerモデルを用いる。 リゲッティのAnkaa 9Q-1量子コンピュータで数値シミュレーションと実ハードウェア実験を行った。
• 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: Understanding quantum phase transitions in physical systems is fundamental to characterize their behavior at low temperatures. Achieving this requires both accessing good approximations to the ground state and identifying order parameters to distinguish different phases. Addressing these challenges, our work introduces a hybrid algorithm that combines quantum optimization with classical machine learning. This approach leverages the capability of near-term quantum computers to prepare locally trapped states through finite optimization. Specifically, we apply LASSO for identifying conventional phase transitions and the Transformer model for topological transitions, utilizing these with a sliding window scan of Hamiltonian parameters to learn appropriate order parameters and locate critical points. We validated the method with numerical simulations and real-hardware experiments on Rigetti's Ankaa 9Q-1 quantum computer. This protocol provides a framework for investigating quantum phase transitions with shallow circuits, offering enhanced efficiency and, in some settings, higher precision-thus contributing to the broader effort to integrate near-term quantum computing and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 物理系における量子相転移を理解することは、その挙動を低温で特徴づけるのに不可欠である。 これを実現するには、基底状態への適切な近似へのアクセスと、異なる位相を区別する順序パラメータの識別の両方が必要である。 これらの課題に対処するために、量子最適化と古典的な機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを導入しました。 このアプローチは、有限の最適化によって局所的に閉じ込められた状態を作成するために、短期量子コンピュータの能力を利用する。 具体的には,従来の位相遷移の同定にLASSO,およびトポロジカル遷移にTransformerモデルを適用し,これらをハミルトンパラメータのスライディングウインドウスキャンを用いて適切な順序パラメータを学習し,臨界点を特定する。 リゲッティのAnkaa 9Q-1量子コンピュータで数値シミュレーションと実ハードウェア実験を行った。 このプロトコルは、浅い回路で量子相転移を研究するためのフレームワークを提供し、効率を向上し、いくつかの設定では、より高精度なソーシングが、短期的な量子コンピューティングと機械学習の統合に寄与する。

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