論文の概要: Phase estimation with partially randomized time evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05647v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 18:09:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:21:59.278343
• Title: Phase estimation with partially randomized time evolution
• Title（参考訳）: 部分ランダム化時間進化による位相推定
• Authors: Jakob Günther, Freek Witteveen, Alexander Schmidhuber, Marek Miller, Matthias Christandl, Aram Harrow,
• Abstract要約: 量子位相推定とハミルトンシミュレーションを組み合わせることは、量子コンピュータ上で基底状態エネルギーを計算するための最も有望なアルゴリズムフレームワークである。 本稿では,ハミルトンシミュレーションの標準手法の一つである積公式の高速化にランダム化を用いる。 量子化学におけるベンチマークシステムに対する部分ランダム化積公式を用いて,単一アンシラ位相推定のための詳細な資源推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.989845156791525
• License:
• Abstract: Quantum phase estimation combined with Hamiltonian simulation is the most promising algorithmic framework to computing ground state energies on quantum computers. Its main computational overhead derives from the Hamiltonian simulation subroutine. In this paper we use randomization to speed up product formulas, one of the standard approaches to Hamiltonian simulation. We propose new partially randomized Hamiltonian simulation methods in which some terms are kept deterministically and others are randomly sampled. We perform a detailed resource estimate for single-ancilla phase estimation using partially randomized product formulas for benchmark systems in quantum chemistry and obtain orders-of-magnitude improvements compared to other simulations based on product formulas. When applied to the hydrogen chain, we have numerical evidence that our methods exhibit asymptotic scaling with the system size that is competitive with the best known qubitization approaches.
• Abstract（参考訳）: 量子位相推定とハミルトンシミュレーションを組み合わせることは、量子コンピュータ上で基底状態エネルギーを計算するための最も有望なアルゴリズムフレームワークである。 その主な計算オーバーヘッドはハミルトンシミュレーションのサブルーチンに由来する。 本稿では,ハミルトンシミュレーションの標準手法の一つである積公式の高速化にランダム化を用いる。 本稿では,いくつかの項を決定的に保存し,他の項をランダムにサンプリングする部分ランダム化ハミルトンシミュレーション法を提案する。 量子化学におけるベンチマーク系に対する部分ランダム化積公式を用いた単一アンシラ位相推定のための詳細な資源推定を行い、製品公式に基づく他のシミュレーションと比較すると、次数-次数の改善が得られる。 水素鎖に適用すると、最もよく知られた量子化アプローチと競合するシステムサイズと漸近的なスケーリングを示すという数値的な証拠が得られます。

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