論文の概要: Learning State Preparation Circuits for Quantum Phases of Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23544v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 01:10:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:30.297217
• Title: Learning State Preparation Circuits for Quantum Phases of Matter
• Title（参考訳）: 物質量子相の学習状態準備回路
• Authors: Hyun-Soo Kim, Isaac H. Kim, Daniel Ranard,
• Abstract要約: 本研究では,多体系の基底状態に対する状態準備回路を得るためのフレキシブルで効率的なフレームワークを提案する。 我々は、定数深度回路に対して頑健な量子マルコフ連鎖条件の変種を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.294944680995069
• License:
• Abstract: Many-body ground state preparation is an important subroutine used in the simulation of physical systems. In this paper, we introduce a flexible and efficient framework for obtaining a state preparation circuit for a large class of many-body ground states. We introduce polynomial-time classical algorithms that take reduced density matrices over $\mathcal{O}(1)$-sized balls as inputs, and output a circuit that prepares the global state. We introduce algorithms applicable to (i) short-range entangled states (e.g., states prepared by shallow quantum circuits in any number of dimensions, and more generally, invertible states) and (ii) long-range entangled ground states (e.g., the toric code on a disk). Both algorithms can provably find a circuit whose depth is asymptotically optimal. Our approach uses a variant of the quantum Markov chain condition that remains robust against constant-depth circuits. The robustness of this condition makes our method applicable to a large class of states, whilst ensuring a classically tractable optimization landscape.
• Abstract（参考訳）: 多体基底状態調製は物理系のシミュレーションで用いられる重要なサブルーチンである。 本稿では,多体系の基底状態に対する状態準備回路を実現するための,柔軟で効率的なフレームワークを提案する。 入力として$\mathcal{O}(1)$サイズの球に対して密度行列を減少させる多項式時間古典アルゴリズムを導入し、大域的な状態に備える回路を出力する。 適用可能なアルゴリズムを導入する。 (i)短距離絡み合った状態(例えば、任意の次元の浅い量子回路で作られる状態、より一般的には可逆状態)、および (ii)長距離の絡み合った基底状態(例えば、ディスク上のトーリック符号) どちらのアルゴリズムも、漸近的に最適である回路を確実に見つけることができる。 提案手法では, 量子マルコフ連鎖条件の変種を用いる。 この条件のロバスト性は、古典的にトラクタブルな最適化環境を確保しながら、我々の手法を多種多様な状態に適用する。

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