論文の概要: Circuit compression for 2D quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01883v1
- Date: Wed, 02 Jul 2025 16:52:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.383775
- Title: Circuit compression for 2D quantum dynamics
- Title(参考訳): 2次元量子力学のための回路圧縮
- Authors: Matteo D'Anna, Yuxuan Zhang, Roeland Wiersema, Manuel S. Rudolph, Juan Carrasquilla,
- Abstract要約: 量子系の力学に対する量子アルゴリズムは、一般に深い量子回路を必要とする。
パウリ伝搬技術を利用して、回路の圧縮戦略を開発する。
我々の回路圧縮方式は、実用的な量子優位性に一歩近づいた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.9629737395580715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of out-of-equilibrium quantum many-body dynamics remains one of the most exciting research frontiers of physics, standing at the crossroads of our understanding of complex quantum phenomena and the realization of quantum advantage. Quantum algorithms for the dynamics of quantum systems typically require deep quantum circuits whose accuracy is compromised by noise and imperfections in near-term hardware. Thus, reducing the depth of such quantum circuits to shallower ones while retaining high accuracy is critical for quantum simulation. Variational quantum compilation methods offer a promising path forward, yet a core difficulty persists: ensuring that a variational ansatz $V$ faithfully approximates a target unitary $U$. Here we leverage Pauli propagation techniques to develop a strategy for compressing circuits that implement the dynamics of large two-dimensional (2D) quantum systems and beyond. As a concrete demonstration, we compress the dynamics of systems up to $30 \times 30$ qubits and achieve accuracies that surpass standard Trotterization methods by orders of magnitude at identical circuit depths. To experimentally validate our approach, we execute the compiled ansatz on Quantinuum's H1 quantum processor and observe that it tracks the system's dynamics with significantly higher fidelity than Trotterized circuits without optimization. Our circuit compression scheme brings us one step closer to a practical quantum advantage by allowing longer simulation times at reduced quantum resources and unlocks the exploration of large families of hardware-friendly ans\"atze.
- Abstract(参考訳): 平衡外量子多体力学の研究は物理学の最もエキサイティングな研究フロンティアの1つであり、複雑な量子現象の理解と量子優位性の実現の交差点に立っている。
量子システムのダイナミクスのための量子アルゴリズムは、一般的に、短期ハードウェアにおけるノイズや不完全さによって精度が損なわれるディープ量子回路を必要とする。
したがって、量子シミュレーションでは、高い精度を維持しながら、そのような量子回路の深さをより浅く抑えることが重要である。
変分量子コンパイル法は、将来性のある経路を提供するが、コアの難しさは持続する: 変分アンサッツ$V$がターゲットユニタリ$U$を忠実に近似することを保証する。
ここでは、パウリの伝搬技術を活用して、2次元(2次元)大規模量子系の力学を実装した回路を圧縮する戦略を開発する。
実演として、30ドル(約3,300円)の量子ビットを最大30ドル(約3,300円)まで圧縮し、同じ回路深さのオーダーで標準的なトロッタライズ法を超える精度を達成する。
我々のアプローチを実験的に検証するために、QuantinuumのH1量子プロセッサ上でコンパイルアンサッツを実行し、最適化なしでトロッター回路よりもはるかに高い忠実度でシステムのダイナミクスを追跡することを観察した。
我々の回路圧縮スキームは、縮小された量子リソースでのより長いシミュレーション時間を許し、ハードウェアフレンドリーなAns\atzeの大規模なファミリーの探索を解き放つことで、実用的な量子優位性に一歩近づいた。
関連論文リスト
- VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [60.996803677584424]
変分量子回路(VQC)は、量子機械学習のための新しい経路を提供する。
それらの実用的応用は、制約付き線形表現性、最適化課題、量子ハードウェアノイズに対する鋭敏感といった固有の制限によって妨げられている。
この研究は、これらの障害を克服するために設計されたスケーラブルで堅牢なハイブリッド量子古典アーキテクチャであるVQC-MLPNetを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T01:38:15Z) - Provably Robust Training of Quantum Circuit Classifiers Against Parameter Noise [49.97673761305336]
ノイズは、信頼できる量子アルゴリズムを達成するための大きな障害である。
本稿では,パラメータ化量子回路分類器のロバスト性を高めるための雑音耐性学習理論とアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-24T02:51:34Z) - Efficient Quantum Circuit Compilation for Near-Term Quantum Advantage [17.38734393793605]
本稿では,ターゲット量子回路をレンガ壁配置に近似的にコンパイルする手法を提案する。
この新しい回路設計は、実際の量子コンピュータで直接実装できる2量子CNOTゲートで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-13T15:04:39Z) - Benchmarking digital quantum simulations above hundreds of qubits using quantum critical dynamics [42.29248343585333]
最大133キュービットの量子ハードウェアとエラー軽減手法をベンチマークする。
最大2量子ゲート幅は28で、最大1396個の2量子ゲートを持つ。
結果はハミルトンシミュレーション、変分アルゴリズム、最適化、量子機械学習などのアプリケーションに転送可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T18:00:05Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Overhead-constrained circuit knitting for variational quantum dynamics [0.0]
回路編み込みを用いて、大きな量子システムを小さなサブシステムに分割し、それぞれを別々のデバイスでシミュレートすることができる。
長径ゲートを切断することで回路深度を低減するために,同じ手法が利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:01:06Z) - Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.720142291102135]
最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T14:55:44Z) - Exploiting dynamic quantum circuits in a quantum algorithm with
superconducting qubits [0.207811670193148]
超伝導系量子システム上に動的量子回路を構築する。
我々は、量子位相推定という最も基本的な量子アルゴリズムの1つを適応バージョンで活用する。
我々は、動的回路を用いたリアルタイム量子コンピューティングのバージョンが、実質的で有意義な利点をもたらすことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T18:51:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。