論文の概要: From noisy observables to accurate ground state energies: a quantum classical signal subspace approach with denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10735v1
• Date: Thu, 15 May 2025 22:37:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.677506
• Title: From noisy observables to accurate ground state energies: a quantum classical signal subspace approach with denoising
• Title（参考訳）: 雑音の観測可能量から正確な基底状態エネルギーへ:量子古典信号部分空間アプローチ
• Authors: Hardeep Bassi, Yizhi Shen, Harish S. Bhat, Roel Van Beeumen,
• Abstract要約: 基底状態エネルギー推定のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 本稿では,FDODMDが量子計算予算の制限の下で,ベースライン法に到達不能な高雑音状態の収束を実現することを示す。 この性能向上は完全に古典的であり、追加の量子オーバーヘッドを必要とせず、全体の量子リソース要求を著しく削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a hybrid quantum-classical algorithm for ground state energy (GSE) estimation that remains robust to highly noisy data and exhibits low sensitivity to hyperparameter tuning. Our approach -- Fourier Denoising Observable Dynamic Mode Decomposition (FDODMD) -- combines Fourier-based denoising thresholding to suppress spurious noise modes with observable dynamic mode decomposition (ODMD), a quantum-classical signal subspace method. By applying ODMD to an ensemble of denoised time-domain trajectories, FDODMD reliably estimates the system's eigenfrequencies. We also provide an error analysis of FDODMD. Numerical experiments on molecular systems demonstrate that FDODMD achieves convergence in high-noise regimes inaccessible to baseline methods under a limited quantum computational budget, while accelerating spectral estimation in intermediate-noise regimes. Importantly, this performance gain is entirely classical, requiring no additional quantum overhead and significantly reducing overall quantum resource demands.
• Abstract（参考訳）: 我々は、高雑音データに対して頑健であり、ハイパーパラメータチューニングに対する感度が低い、基底状態エネルギー(GSE)推定のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 FDODMD(Fourier Denoising Observable Dynamic Mode Decomposition)は、フーリエをベースとした雑音モード抑圧と、量子古典信号部分空間法である観測可能な動的モード分解(ODMD)を併用する手法である。 ODMDを離散時間領域軌道のアンサンブルに適用することにより、FDODMDはシステムの固有周波数を確実に推定する。 また、FDODMDの誤り解析も提供する。 分子系の数値実験により、FDODMDは、中間ノイズ状態のスペクトル推定を加速しながら、量子計算予算の制限の下でベースライン法に到達できない高雑音状態の収束を達成することを示した。 重要なことに、この性能向上は完全に古典的であり、追加の量子オーバーヘッドを必要とせず、全体的な量子リソース要求を著しく削減する。

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