論文の概要: Quantum simulations of quantum electrodynamics in Coulomb gauge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01204v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 11:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:18:57.190392
- Title: Quantum simulations of quantum electrodynamics in Coulomb gauge
- Title(参考訳): クーロンゲージにおける量子電磁力学の量子シミュレーション
- Authors: Tianyin Li,
- Abstract要約: 我々は,モンテカルロ格子ゲージ理論(LGT)の量子シミュレーションにおいてクーロンゲージ(CG)を用いることを提案する。
CGのハミルトニアンはゲージインする必要はないので、ゲージ場をネーティブに微分することができる。
このスキームの下では、CG条件とガウスの法則は偏極ベクトルの方程式を解くことで便利に保存できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the quantum computing method has been used to address the sign problem in traditional Monte Carlo lattice gauge theory (LGT) simulations. We propose that the Coulomb gauge (CG) should be used in quantum simulations of LGT. This is because the redundant degrees of freedom can be eliminated in CG. Therefore, the Hamiltonian in CG does not need to be gauge invariance, allowing the gauge field to be discretized naively. We point out that discretized gauge fields and fermion fields should be placed on momentum and position lattices, respectively. Under this scheme, the CG condition and Gauss's law can be conveniently preserved by solving algebraic equations of polarization vectors. We also discuss the procedure for mapping gauge fields to qubits, and then demonstrate the polynomial scaling of qubits and the complexity of time evolution. Finally, we calculate the vacuum expectation value (VEV) of the U(1) plaquette operator and the Wilson loop on a classical device to test the performance of our discretization scheme.
- Abstract(参考訳): 近年では、従来のモンテカルロ格子ゲージ理論(LGT)シミュレーションの符号問題に量子計算法が用いられている。
本稿では,LGTの量子シミュレーションにおいてクーロンゲージ(CG)を用いることを提案する。
これは、CGにおいて冗長な自由度を排除できるためである。
したがって、CG のハミルトニアンはゲージ不変性を必要としないので、ゲージ場をネーティブに微分することができる。
離散化されたゲージ場とフェルミオン場はそれぞれ運動量と位置格子に置かれるべきである。
このスキームの下では、CG条件とガウスの法則は偏極ベクトルの代数方程式を解くことで便利に保存できる。
また、ゲージ場を量子ビットにマッピングする手順についても論じ、量子ビットの多項式スケーリングと時間発展の複雑さを実証する。
最後に、U(1)プラケット演算子とWilsonループの真空期待値(VEV)を古典的なデバイス上で計算し、離散化方式の性能をテストする。
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