論文の概要: Mitigating Errors in Analog Quantum Simulation by Hamiltonian Reshaping or Hamiltonian Rescaling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23719v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 08:10:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:01:21.988090
- Title: Mitigating Errors in Analog Quantum Simulation by Hamiltonian Reshaping or Hamiltonian Rescaling
- Title（参考訳）: ハミルトニアン変換またはハミルトニアン再スケーリングによるアナログ量子シミュレーションにおける誤りの緩和
- Authors: Rui-Cheng Guo, Yanwu Gu, Dong E. Liu,
- Abstract要約: 本研究は、アナログ量子シミュレーションにおいて、2つの新しいエラー緩和戦略(ハミルトン変換とハミルトン再スケーリング)を導入する。
ハミルトニアン変換はランダムなユニタリ変換を用いて、同じ固有値を持つが異なる固有状態を持つ新しいハミルトニアンを生成する。
ハミルトニアン再スケーリングは、エネルギースケールのハミルトニアンからの固有値の推定を比較することで誤差を緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Simulating quantum many-body systems is crucial for advancing physics and chemistry but poses substantial challenges for classical computers. Quantum simulations overcome these limitations, with analog simulators offering unique advantages over digital methods, such as lower systematic errors and reduced circuit depth, making them efficient for studying complex quantum phenomena. However, unlike their digital counterparts, analog quantum simulations face significant limitations due to the absence of effective error mitigation techniques. This work introduces two novel error mitigation strategies -- Hamiltonian reshaping and Hamiltonian rescaling -- in analog quantum simulation for tasks like eigen-energy evaluation. Hamiltonian reshaping uses random unitary transformations to generate new Hamiltonians with identical eigenvalues but varied eigenstates, allowing error reduction through averaging. Hamiltonian rescaling mitigates errors by comparing eigenvalue estimates from energy-scaled Hamiltonians. Numerical calculations validate both methods, demonstrating their significant practical effectiveness in enhancing the accuracy and reliability of analog quantum simulators.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系のシミュレーションは物理学や化学の進歩に不可欠であるが、古典コンピュータには重大な課題がある。
量子シミュレーションはこれらの制限を克服し、アナログシミュレータは、系統誤差の低減や回路深さの低減など、デジタル手法よりも独特な利点を提供し、複雑な量子現象を研究するのに効率的である。
しかし、アナログ量子シミュレーションはデジタルと異なり、効果的なエラー軽減技術がないため、重大な制限に直面している。
この研究は、固有エネルギー評価のようなタスクに対するアナログ量子シミュレーションにおいて、2つの新しいエラー緩和戦略(ハミルトン変換とハミルトン再スケーリング)を導入している。
ハミルトニアン変換はランダムなユニタリ変換を用いて、同じ固有値を持つが様々な固有状態を持つ新しいハミルトニアンを生成する。
ハミルトニアン再スケーリングは、エネルギースケールのハミルトニアンからの固有値の推定を比較することで誤差を緩和する。
数値計算は両方の手法を検証し、アナログ量子シミュレータの精度と信頼性を高めるための重要な実用効果を示す。
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