論文の概要: Hamiltonian Reordering for Shallower Trotterization Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11153v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 07:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:48.253044
• Title: Hamiltonian Reordering for Shallower Trotterization Circuits
• Title（参考訳）: シャウラートロッタライズ回路のハミルトニアン再構成
• Authors: Cédric Ho Thanh,
• Abstract要約: 我々は、より浅い進化回路を生成するために、トロタライゼーションの前にハミルトニアンを前処理することに注力する。 具体的には、パウリ語を並べ替え、「ゲート並列性」を高めるためにグラフ色付け手法を適用する。 以上の結果から,回路の浅部は非整合回路に比べて高速に収束し,エネルギー準位に達することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum simulation is a popular application of quantum computing, but its practical realization is hindered by the technical limitations of current devices. In this work, we focus on preprocessing Hamiltonians before Trotterization to generate shallower evolution circuits, which are less prone to noise and decoherence. Specifically, we apply graph coloring techniques to reorder Pauli terms and increase "gate parallelism". We benchmark two coloring algorithms, and report the depth reduction and computational overhead. Then, we examine how these optimized circuits affect the performance of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). Our results show that shallower circuits lead to faster convergence and reach higher energy levels compared to their non-reordered counterparts.
• Abstract（参考訳）: 量子シミュレーションは量子コンピューティングの一般的な応用であるが、その実践的実現は現在のデバイスの技術上の限界によって妨げられている。 本研究は,より浅い進化回路を生成するために,トロタライズ前のハミルトニアンの事前処理に焦点を合わせ,ノイズやデコヒーレンスを低減させる。 具体的には、パウリ語を並べ替え、「ゲート並列性」を高めるためにグラフ色付け手法を適用する。 我々は2つの色付けアルゴリズムをベンチマークし、深度低減と計算オーバーヘッドを報告する。 次に、これらの最適化回路が量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の性能にどのように影響するかを検討する。 以上の結果から,回路の浅部は非整合回路に比べて高速に収束し,エネルギー準位に達することが示唆された。

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