論文の概要: Tensor-based quantum phase difference estimation for large-scale demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04946v4
• Date: Thu, 11 Sep 2025 06:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 13:52:32.615789
• Title: Tensor-based quantum phase difference estimation for large-scale demonstration
• Title（参考訳）: 大規模実証のためのテンソル型量子位相差推定法
• Authors: Shu Kanno, Kenji Sugisaki, Hajime Nakamura, Hiroshi Yamauchi, Rei Sakuma, Takao Kobayashi, Qi Gao, Naoki Yamamoto,
• Abstract要約: 量子位相差推定(QPDE)方式を利用したエネルギー計算アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは, 効率的な実装に加えて, 指数関数的に非偏極雑音の影響を低減させる。 我々は,IBM超伝導デバイス上での一次元ハバードモデルのエネルギーギャップ計算を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.46955585643264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We develop an energy calculation algorithm leveraging quantum phase difference estimation (QPDE) scheme and a tensor-network-based unitary compression method in the preparation of superposition states and time-evolution gates. Alongside its efficient implementation, this algorithm reduces depolarization noise affections exponentially. We demonstrated energy gap calculations for one-dimensional Hubbard models on IBM superconducting devices using circuits up to 32-system (plus one-ancilla) qubits, a five-fold increase over previous QPE demonstrations, at the 7242 controlled-Z gate level of standard transpilation, utilizing a Q-CTRL error suppression module. Additionally, we propose a technique towards molecular executions using spatial orbital localization and index sorting, verified linear polyene simulations up to 21 qubits. Since QPDE can handle the same objectives as QPE, our algorithm represents a leap forward in quantum computing on real devices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,量子位相差推定法(QPDE)とテンソルネットワークに基づく一元圧縮法を利用して,重畳状態と時間進化ゲートを合成するエネルギー計算アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは, 効率的な実装に加えて, 指数関数的に非偏極雑音の影響を低減させる。 我々は、Q-CTRLエラー抑制モジュールを用いて、従来のQPE実験の7242制御Zゲートレベルにおいて、32系(+1アンシラ)量子ビットの回路を用いたIBM超伝導デバイス上での1次元ハバードモデルのエネルギーギャップ計算を実演した。 さらに、空間軌道の局在化とインデックスソートによる分子実行のための手法を提案し、21キュービットまでの線形ポリエンシミュレーションを検証した。 QPDEはQPEと同じ目的を扱えるので、我々のアルゴリズムは実際のデバイス上での量子コンピューティングの飛躍的な進歩を表している。

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