論文の概要: State-space gradient descent and metastability in quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09729v1
• Date: Wed, 14 May 2025 18:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.072142
• Title: State-space gradient descent and metastability in quantum systems
• Title（参考訳）: 量子系における状態-空間勾配降下と転移性
• Authors: Shuchen Zhu, Yu Tong,
• Abstract要約: 量子ハミルトニアンの基礎状態を変動的に準備する量子アルゴリズムを提案する。 基底状態を見つけられなかった場合、物理的に意味のある局所最小状態が得られる。 我々は,アルゴリズムが不毛な高原問題に悩まされないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7204413136269974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a quantum algorithm, inspired by ADAPT-VQE, to variationally prepare the ground state of a quantum Hamiltonian, with the desirable property that if it fails to find the ground state, it still yields a physically meaningful local-minimum state that oftentimes corresponds to a metastable state of the quantum system. At each iteration, our algorithm reduces the energy using a set of local physical operations. The operations to perform are chosen using gradient and Hessian information that can be efficiently extracted from experiments. We show that our algorithm does not suffer from the barren plateau problem, which is a significant issue in many variational quantum algorithms. We use numerical simulation to demonstrate that our method reliably produces either the true ground state or a physically meaningful metastable state in typical physical systems with such states.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ハミルトニアンの基底状態を変動的に生成する量子アルゴリズムを提案し,基底状態が見つからなかった場合,しばしば量子系の準安定状態に対応する物理的に有意な局所最小状態が得られるという望ましい特性を示す。 各イテレーションにおいて、アルゴリズムは局所的な物理演算のセットを用いてエネルギーを削減します。 実行すべき操作は、実験から効率的に抽出できる勾配とヘッセン情報を用いて選択される。 このアルゴリズムは,多くの変分量子アルゴリズムにおいて重要な問題である不規則高原問題に悩まされないことを示す。 本研究では,本手法が通常の物理システムにおいて,真の基底状態か,物理的に意味のある準安定状態のいずれかを確実に生成することを示すため,数値シミュレーションを用いた。

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