論文の概要: Faster Quantum Simulation Of Markovian Open Quantum Systems Via Randomisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11683v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 15:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 16:37:45.641077
- Title: Faster Quantum Simulation Of Markovian Open Quantum Systems Via Randomisation
- Title（参考訳）: ランダム化によるマルコフ開量子系の高速量子シミュレーション
- Authors: I. J. David, I. Sinayskiy, F. Petruccione,
- Abstract要約: ランダム化を用いたマルコフ開量子系シミュレーションのための新しい非確率的アルゴリズムを提案する。
本手法は,システムの進化の物理性を維持しつつ,量子シミュレーションのスケーラビリティと精度を高める。
この研究は、オープン量子系のシミュレーションにランダム化技術を適用し、より高速で正確なシミュレーションを可能にする可能性を強調した最初のものである。
- 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: When simulating the dynamics of open quantum systems with quantum computers, it is essential to accurately approximate the system's behaviour while preserving the physicality of its evolution. Traditionally, for Markovian open quantum systems, this has been achieved using first and second-order Trotter-Suzuki product formulas or probabilistic algorithms. In this work, we introduce novel non-probabilistic algorithms for simulating Markovian open quantum systems using randomisation. Our methods, including first and second-order randomised Trotter-Suzuki formulas and the QDRIFT channel, not only maintain the physicality of the system's evolution but also enhance the scalability and precision of quantum simulations. We derive error bounds and step count limits for these techniques, bypassing the need for the mixing lemma typically employed in Hamiltonian simulation proofs. We also present two implementation approaches for these randomised algorithms: classical sampling and quantum forking, demonstrating their gate complexity advantages over deterministic Trotter-Suzuki product formulas. This work is the first to apply randomisation techniques to the simulation of open quantum systems, highlighting their potential to enable faster and more accurate simulations.
- Abstract（参考訳）: オープン量子系の力学を量子コンピュータでシミュレーションする場合、進化の物理性を保ちながらシステムの振る舞いを正確に近似することが不可欠である。
伝統的に、マルコフ開量子系では、これは一階と二階のトロッタースズキ積公式または確率的アルゴリズムを用いて達成されている。
本研究ではランダム化を用いたマルコフ開量子系シミュレーションのための新しい非確率的アルゴリズムを提案する。
第1次および第2次ランダム化されたトロッタスズキ公式やQDRIFTチャネルを含む我々の手法は、システムの進化の物理性を維持するだけでなく、量子シミュレーションのスケーラビリティと精度を向上させる。
我々はこれらの手法の誤差境界とステップ数制限を導出し、ハミルトンのシミュレーション証明で一般的に用いられる混合補題の必要性を回避した。
また、これらのランダム化アルゴリズムの2つの実装手法として、古典的なサンプリングと量子フォークを提案し、決定論的トロッタスズキ積公式よりもゲート複雑性の利点を示す。
この研究は、オープン量子系のシミュレーションにランダム化技術を適用し、より高速で正確なシミュレーションを可能にする可能性を強調した最初のものである。
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