論文の概要: Learning effective Hamiltonians for adaptive time-evolution quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06198v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 11:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:07:44.239040
- Title: Learning effective Hamiltonians for adaptive time-evolution quantum algorithms
- Title（参考訳）: 適応時間進化量子アルゴリズムのための効果的なハミルトニアンの学習
- Authors: Hongzheng Zhao, Ao Chen, Shu-Wei Liu, Marin Bukov, Markus Heyl, Roderich Moessner,
- Abstract要約: 多体ダイナミクスのディジタル量子シミュレーションは、ターゲットの時間進化を基本量子ゲートに分解するためにトロッター化に依存する。
近年の進歩は、より効率的な適応的なトロッタープロトコルを実現するためのプロトコルを概説している。
本稿では,量子ハミルトニアン学習を用いて実効ハミルトニアンを数値的に取得し,最近導入されたADA-Trotterアルゴリズムに適用することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08796261172196743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital quantum simulation of many-body dynamics relies on Trotterization to decompose the target time evolution into elementary quantum gates operating at a fixed equidistant time discretization. Recent advances have outlined protocols enabling more efficient adaptive Trotter protocols, which have been shown to exhibit a controlled error in the dynamics of local observables and correlation functions. However, it has remained open to which extent the errors on the actual generator of the dynamics, i.e., the target many-body Hamiltonian, remain controlled. Here, we propose to use quantum Hamiltonian learning to numerically obtain the effective Hamiltonian and apply it on the recently introduced ADA-Trotter algorithm as a concrete demonstration. Our key observation is that deviations from the target generator remain bounded on all simulation times. This result suggests that the ADA-Trotter not only generates reliable digital quantum simulation of local dynamics, but also controllably approximates the global quantum state of the target system. Our proposal is sufficiently general and readily applicable to other adaptive time-evolution algorithms.
- Abstract（参考訳）: 多重体力学のディジタル量子シミュレーションは、ターゲットの時間進化を一定時間離散化で動作する基本量子ゲートに分解するために、トロッター化に依存する。
近年, 局所可観測関数と相関関数のダイナミックスにおいて, 制御誤差が認められたため, より効率的な適応トロッタープロトコルを実現するプロトコルの概要が示されている。
しかし、実際の動力学生成器の誤差、すなわち標的多体ハミルトニアンの誤差がどの程度制御されているかは、まだ明らかになっていない。
本稿では,量子ハミルトニアン学習を用いて実効ハミルトニアンを数値的に取得し,最近導入されたADA-Trotterアルゴリズムに応用することを提案する。
私たちのキーとなる観察は、ターゲットジェネレータからの偏差が全てのシミュレーション時間に束縛されていることです。
この結果は、ADA-Trotterが局所力学の信頼性の高いデジタル量子シミュレーションを生成するだけでなく、ターゲットシステムの大域量子状態を制御的に近似していることを示唆している。
我々の提案は十分に一般的なものであり、他の適応時間進化アルゴリズムにも容易に適用できる。
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