論文の概要: A Practical Framework for Assessing the Performance of Observable Estimation in Quantum Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09813v1
- Date: Mon, 14 Apr 2025 02:23:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:50:57.442956
- Title: A Practical Framework for Assessing the Performance of Observable Estimation in Quantum Simulation
- Title（参考訳）: 量子シミュレーションにおける観測可能推定の性能評価のための実践的枠組み
- Authors: Siyuan Niu, Efekan Kökcü, Sonika Johri, Anurag Ramesh, Avimita Chatterjee, David E. Bernal Neira, Daan Camps, Thomas Lubinski,
- Abstract要約: 本稿では,量子シミュレーションアルゴリズムの性能を評価するためのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはアルゴリズム最適化のエンドツーエンドのデモを提供する。
パウリ群法による27.1%の誤差低減と,最適化されたショット分布戦略による37.6%の改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Simulating dynamics of physical systems is a key application of quantum computing, with potential impact in fields such as condensed matter physics and quantum chemistry. However, current quantum algorithms for Hamiltonian simulation yield results that are inadequate for real use cases and suffer from lengthy execution times when implemented on near-term quantum hardware. In this work, we introduce a framework for evaluating the performance of quantum simulation algorithms, focusing on the computation of observables, such as energy expectation values. Our framework provides end-to-end demonstrations of algorithmic optimizations that utilize Pauli term groups based on k-commutativity, generate customized Clifford measurement circuits, and implement weighted shot distribution strategies across these groups. These demonstrations span multiple quantum execution environments, allowing us to identify critical factors influencing runtime and solution accuracy. We integrate enhancements into the QED-C Application-Oriented Benchmark suite, utilizing problem instances from the open-source HamLib collection. Our results demonstrate a 27.1% error reduction through Pauli grouping methods, with an additional 37.6% improvement from the optimized shot distribution strategy. Our framework provides an essential tool for advancing quantum simulation performance using algorithmic optimization techniques, enabling systematic evaluation of improvements that could maximize near-term quantum computers' capabilities and advance practical quantum utility as hardware evolves.
- Abstract（参考訳）: 物理系の力学をシミュレーションすることは量子コンピューティングの重要な応用であり、凝縮物質物理学や量子化学のような分野に潜在的影響を与える可能性がある。
しかし、ハミルトンシミュレーションの現在の量子アルゴリズムは、実際のユースケースでは不十分で、短期的な量子ハードウェア上で実装された場合、実行時間が長くなる結果をもたらす。
本研究では,エネルギー予測値などの観測値の計算に焦点をあて,量子シミュレーションアルゴリズムの性能を評価するためのフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,k-commutativity に基づくパウリ項群を用いたアルゴリズム最適化のエンドツーエンドな実証,カスタマイズされたクリフォード計測回路の生成,およびこれらのグループ間の重み付きショット分布戦略の実装を行う。
これらのデモは、複数の量子実行環境にまたがっており、ランタイムとソリューションの正確性に影響を与える重要な要因を特定できる。
私たちはQED-C Application-Oriented Benchmarkスイートに拡張を統合し、オープンソースのHamLibコレクションのイシューインスタンスを活用しています。
この結果から,パウリ群化法により27.1%の誤差低減が図られ,さらに37.6%の改善が得られた。
本フレームワークは,アルゴリズム最適化技術を用いて量子シミュレーション性能を向上するための重要なツールであり,短期量子コンピュータの性能を最大化し,ハードウェアの進化とともに実用的な量子ユーティリティを向上する改良の体系的評価を可能にする。
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