論文の概要: Efficient quantum-enhanced classical simulation for patches of quantum landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19896v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 18:00:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:23:03.037316
• Title: Efficient quantum-enhanced classical simulation for patches of quantum landscapes
• Title（参考訳）: 量子ランドスケープのパッチに対する効率的な量子エンハンス古典シミュレーション
• Authors: Sacha Lerch, Ricard Puig, Manuel S. Rudolph, Armando Angrisani, Tyson Jones, M. Cerezo, Supanut Thanasilp, Zoë Holmes,
• Abstract要約: パラメータ化量子回路によって生成される期待ランドスケープのサブリージョンの古典的なサロゲートを常に生成可能であることを示す。 我々は、量子デバイス上で単純な測定を行った後、ランドスケープのサブリージョンの近似期待値を古典的にシミュレートできる量子エンハンスな古典的アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Understanding the capabilities of classical simulation methods is key to identifying where quantum computers are advantageous. Not only does this ensure that quantum computers are used only where necessary, but also one can potentially identify subroutines that can be offloaded onto a classical device. In this work, we show that it is always possible to generate a classical surrogate of a sub-region (dubbed a "patch") of an expectation landscape produced by a parameterized quantum circuit. That is, we provide a quantum-enhanced classical algorithm which, after simple measurements on a quantum device, allows one to classically simulate approximate expectation values of a subregion of a landscape. We provide time and sample complexity guarantees for a range of families of circuits of interest, and further numerically demonstrate our simulation algorithms on an exactly verifiable simulation of a Hamiltonian variational ansatz and long-time dynamics simulation on a 127-qubit heavy-hex topology.
• Abstract（参考訳）: 古典的なシミュレーション手法の能力を理解することは、量子コンピュータが有利な場所を特定する鍵となる。 これは、量子コンピュータが必要に応じてのみ使用されることを保証するだけでなく、古典的なデバイスにオフロード可能なサブルーチンを特定できる可能性がある。 本研究では,パラメタライズド量子回路によって生成される期待ランドスケープのサブリージョン(パッチと呼ばれる)の古典的なサロゲートを常に生成可能であることを示す。 すなわち、量子デバイス上で単純な測定を行った後、ランドスケープのサブリージョンの近似期待値を古典的にシミュレートできる量子エンハンスな古典的アルゴリズムを提供する。 さらに、ハミルトン変分アンサッツの正確に検証可能なシミュレーションと、127キュービット重ヘックストポロジー上の長時間力学シミュレーションについて、シミュレーションアルゴリズムを数値的に示す。

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