論文の概要: Quantum Markov chain Monte Carlo with programmable quantum simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21255v1
- Date: Tue, 27 May 2025 14:37:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.722112
- Title: Quantum Markov chain Monte Carlo with programmable quantum simulators
- Title（参考訳）: プログラマブル量子シミュレータを用いた量子マルコフ連鎖モンテカルロ
- Authors: Mauro D'Arcangelo, Younes Javanmard, Natalie Pearson,
- Abstract要約: many-Body Localized phase を用いて量子状態の分布からエルゴード性やサンプリングの条件に対処する方法を示す。
このアルゴリズムは近傍の相互作用を持つ1次元イジング鎖のフロケダイナミクスをシミュレートできる任意の量子ハードウェア上で実装することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we present a quantum Markov chain algorithm for many-body systems that utilizes a special phase of matter known as the Many-Body Localized (MBL) phase. We show how the properties of the MBL phase enable one to address the conditions for ergodicity and sampling from distributions of quantum states. We demonstrate how to exploit the thermalized-to-localized transition to tune the acceptance rate of the Markov chain, and apply the algorithm to solve a range of combinatorial optimization problems of quadratic order and higher. The algorithm can be implemented on any quantum hardware capable of simulating the Floquet dynamics of a 1D Ising chain with nearest-neighbor interactions, providing a practical way of extending the range of simulable Hamiltonians of current QPUs.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,Multi-Body Localized (MBL) フェーズと呼ばれる特殊な物質相を利用する多体システムに対する量子マルコフ連鎖アルゴリズムを提案する。
MBL相の性質は、量子状態の分布からエルゴード性やサンプリングの条件にどう対処できるかを示す。
本稿では,マルコフ連鎖の受容率を調整するために熱的-局所的遷移を利用する方法を示し,そのアルゴリズムを適用して2次数以上の組合せ最適化問題を解く。
このアルゴリズムは、隣同士の相互作用が近い1D Ising鎖のフロケダイナミクスをシミュレートできる任意の量子ハードウェア上で実装することができ、現在のQPUのシミュレート可能なハミルトニアンの範囲を拡張できる実用的な方法を提供する。
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