論文の概要: Matrix Product State on a Quantum Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08395v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 03:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.271432
• Title: Matrix Product State on a Quantum Computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける行列生成状態
• Authors: Yong Liu, Guangyao Huang, Yizhi Wang, Junjie Wu,
• Abstract要約: 本稿では, 行列積状態(qMPS)の量子バージョンを提案し, 変分量子アルゴリズムを用いて正準形式で生成する。 変分量子固有解法のような広く使われている手法と比較して、この手法は局所最適化に使用される量子ビットの数を著しく削減することができる。 本手法は分散量子コンピューティングの可能性を秘めており,異なる計算系を融合させる可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.440058554596591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving quantum many-body systems is one of the most significant regimes where quantum computing applies. Currently, as a hardware-friendly computational paradigms, variational algorithms are often used for finding the ground energy of quantum many-body systems. However, running large-scale variational algorithms is challenging, because of the noise as well as the obstacle of barren plateaus. In this work, we propose the quantum version of matrix product state (qMPS), and develop variational quantum algorithms to prepare it in canonical forms, allowing to run the variational MPS method, which is equivalent to the Density Matrix Renormalization Group method, on near term quantum devices. Compared with widely used methods such as variational quantum eigensolver, this method can greatly reduce the number of qubits used in local optimization, and thus mitigate the effects of barren plateaus while obtaining better accuracy. Our method holds promise for distributed quantum computing, offering possibilities for fusion of different computing systems.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系を解くことは、量子コンピューティングが適用される最も重要な状態の1つである。 現在、ハードウェアフレンドリーな計算パラダイムとして、変分アルゴリズムは量子多体系の基底エネルギーを見つけるためにしばしば用いられる。 しかし、ノイズや不規則な高原の障害物のため、大規模な変動アルゴリズムの実行は困難である。 本研究では,行列積状態 (qMPS) の量子バージョンを提案し,それを正準形式で生成するための変分量子アルゴリズムを開発し,近時量子デバイス上で密度行列再正規化グループ法に相当する変分MPS法を実行する。 変分量子固有解法のような広く使われている手法と比較して、この手法は局所最適化に使用される量子ビットの数を大幅に削減し、バレンプラトーの効果を軽減し、精度を向上する。 本手法は分散量子コンピューティングの可能性を秘めており,異なる計算系を融合させる可能性を秘めている。

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