論文の概要: Faster Quantum Algorithm for Multiple Observables Estimation in Fermionic Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00697v1
• Date: Thu, 01 May 2025 17:57:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.39553
• Title: Faster Quantum Algorithm for Multiple Observables Estimation in Fermionic Problems
• Title（参考訳）: フェルミオン問題における複数可観測値推定のための高速量子アルゴリズム
• Authors: Yuki Koizumi, Kaito Wada, Wataru Mizukami, Nobuyuki Yoshioka,
• Abstract要約: 既存の量子アルゴリズムの中で最小のコストでフェルミオン系の集合特性を推定できる2つの変種を提案する。 本稿では,粒子数に制限のある系に対するフェルミオン部分トモグラフィーのタスクにおいて,従来のQGEアルゴリズムと比較して2次高速化が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19999259391104385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving quantum advantage in efficiently estimating collective properties of quantum many-body systems remains a fundamental goal in quantum computing. While the quantum gradient estimation (QGE) algorithm has been shown to achieve doubly quantum enhancement in the precision and the number of observables, it remains unclear whether one benefits in practical applications. In this work, we present a generalized framework of adaptive QGE algorithm, and further propose two variants which enable us to estimate the collective properties of fermionic systems using the smallest cost among existing quantum algorithms. The first method utilizes the symmetry inherent in the target state, and the second method enables estimation in a single-shot manner using the parallel scheme. We show that our proposal offers a quadratic speedup compared with prior QGE algorithms in the task of fermionic partial tomography for systems with limited particle numbers. Furthermore, we provide the numerical demonstration that, for a problem of estimating fermionic 2-RDMs, our proposals improve the number of queries to the target state preparation oracle by a factor of 100 for the nitrogenase FeMo cofactor and by a factor of 500 for Fermi-Hubbard model of 100 sites.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系の集合特性を効率的に推定する量子優位性を達成することは、量子コンピューティングの基本的な目標である。 量子勾配推定(QGE)アルゴリズムは、精度と観測可能量の2倍の量子化を実現することが示されているが、実際的な応用に1つの利点があるかどうかは不明である。 本稿では,適応QGEアルゴリズムの一般化されたフレームワークを提案するとともに,既存の量子アルゴリズムの中で最小のコストでフェルミオン系の集合特性を推定できる2つの変種を提案する。 第1の方法は目標状態に固有の対称性を利用しており、第2の方法は並列スキームを用いて単一ショット方式で推定できる。 本稿では,粒子数に制限のある系に対するフェルミオン部分トモグラフィーのタスクにおいて,従来のQGEアルゴリズムと比較して2次高速化が可能であることを示す。 さらに, フェミオン2-RDMを推定する問題として, ニトロゲナーゼFeMo補因子の100倍, フェルミ・ハバード100部位の500倍により, ターゲット状態生成オラクルに対するクエリ数を改善することを提案する。

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