論文の概要: Post-Variational Ground State Estimation via QPE-Based Quantum Imaginary Time Evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11549v1
- Date: Tue, 15 Apr 2025 18:44:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 14:39:15.594599
- Title: Post-Variational Ground State Estimation via QPE-Based Quantum Imaginary Time Evolution
- Title（参考訳）: QPEに基づく量子イマジナリー時間進化による変動後基底状態の推定
- Authors: Nora Bauer, George Siopsis,
- Abstract要約: 本稿では,QPEに基づくQPE-QITE(Quantum imaginary Time Evolution)アルゴリズムについて述べる。
変分法とは異なり、QPE-QITEは量子レジスタを低エネルギー固有状態に投影するために追加のアンシラを用いる。
低自己相関バイナリシーケンス(LABS)問題に適用することで,QPE-QITEの機能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Quantum phase estimation (QPE) plays a pivotal role in many quantum algorithms, offering provable speedups in applications such as Shor's factoring algorithm. While fault-tolerant quantum algorithms for combinatorial and Hamiltonian optimization often integrate QPE with variational protocols-like the quantum approximate optimization Ansatz or variational quantum eigensolver-these approaches typically rely on heuristic techniques requiring parameter optimization. In this work, we present the QPE-based quantum imaginary time evolution (QPE-QITE) algorithm, designed for post-variational ground state estimation on fault-tolerant quantum computers. Unlike variational methods, QPE-QITE employs additional ancillae to project the quantum register into low-energy eigenstates, eliminating the need for parameter optimization. We demonstrate the capabilities of QPE-QITE by applying it to the low-autocorrelation binary sequences (LABS) problem, which is a higher order optimization problem that has been studied in the context of quantum scaling advantage. Scaling estimates for magic state requirements are provided to assess the feasibility of addressing these problems on near-term fault-tolerant devices, establishing a benchmark for quantum advantage. Moreover, we discuss potential implementations of QPE-QITE on existing quantum hardware as a precursor to fault tolerance.
- Abstract（参考訳）: 量子位相推定(QPE)は多くの量子アルゴリズムにおいて重要な役割を担い、ショアのファクタリングアルゴリズムのようなアプリケーションで証明可能なスピードアップを提供する。
組合せ最適化とハミルトン最適化のためのフォールトトレラント量子アルゴリズムは、量子近似最適化のアンザッツや変分量子固有解法のような変分プロトコルとQPEを統合することが多いが、これらのアプローチは一般にパラメータ最適化を必要とするヒューリスティック手法に依存している。
本稿では,QPEに基づくQPE-QITE(Quantum imaginary Time Evolution)アルゴリズムを提案する。
変分法とは異なり、QPE-QITEは量子レジスタを低エネルギー固有状態に投影するために追加のアンシラを用いており、パラメータ最適化は不要である。
量子スケーリングの利点の文脈で研究されている高次最適化問題であるLABS問題に適用することで、QPE-QITEの能力を実証する。
マジックステート要件のスケーリング推定は、短期的なフォールトトレラントデバイスでこれらの問題に対処する可能性を評価するために提供され、量子優位性のベンチマークが確立される。
さらに,既存の量子ハードウェアにおけるQPE-QITEの潜在的な実装について,耐故障性の前身として論じる。
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