Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Practical Guide to using Pauli Path Simulators for Utility-Scale Quantum Experiments

論文の概要: A Practical Guide to using Pauli Path Simulators for Utility-Scale Quantum Experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10771v1
Date: Mon, 14 Jul 2025 19:52:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.868474
Title: A Practical Guide to using Pauli Path Simulators for Utility-Scale Quantum Experiments
Title（参考訳）: パウリパスシミュレータを用いた実用規模の量子実験
Authors: Hrant Gharibyan, Siddharth Hariprakash, Mohammed Zuhair Mullath, Vincent P. Su,
Abstract要約: パウリパスシミュレータを用いた大規模実験において,実行時およびメモリ推定を行うための安価なプロトコルを提案する。 PPSに厳密なエラー保証がない場合に収束を理解するための枠組みを導入する。差分$を下げることが必ずしも精度を向上するとは限らないことを示し、より深い量子回路の方が、より浅い回路よりもシミュレーションが容易であることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this this paper we present an inexpensive protocol to perform runtime and memory estimation for large-scale experiments with Pauli Path simulators (PPS). Additionally, we propose a conceptually simple solution for studying whether PPS can be used as a scientific discovery tool, rather than reproducing existing answers. We start by analyzing the dynamics of the Pauli coefficients tracked in the Heisenberg picture. In addition to surprisingly generic convergence features of the Pauli coefficient distributions, we find certain regularities that allow for extrapolation of memory and runtime requirements for smaller and smaller coefficient truncation parameter $\delta$. We then introduce a framework for understanding convergence in the absence of rigorous error guarantees on PPS. Combined with runtime analysis, we propose bifurcating quantum simulation problems broadly into two classes, based on whether there is apparent convergence of expectation values as a function of $\delta$. This serves as a way for practitioners to understand where their problem falls on the frontier of classical simulability. In the case without apparent convergence, PPS may still serve useful as a Monte Carlo-like estimate. Applied to IBM's utility-scale experiments, we show parameter regimes where both behaviors are realized. Some of our key findings challenge conventional intuition: reducing $\delta$ does not always improve accuracy, and deeper quantum circuits may actually be easier to simulate than shallower ones. The BlueQubit SDK implementing these methods has been released publicly, offering researchers a comprehensive toolkit for evaluating this frontier classical simulation approach. These results establish practical guidelines for when PPS can serve as a reliable verification tool versus when it should be used as a complementary estimate alongside quantum experiments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,パウリパスシミュレータ(PPS)を用いた大規模実験において,実行時およびメモリ推定を行うための安価なプロトコルを提案する。さらに,既存の回答を再現するのではなく,科学的発見ツールとしてPSSを使用できるかどうかを,概念的にシンプルな解として提案する。まず、ハイゼンベルク図で追跡されたパウリ係数の動力学を分析することから始める。パウリ係数分布の驚くほど一般的な収束特性に加えて、より小さく小さい係数のトラニケーションパラメータ$\delta$に対するメモリと実行時要求の補間を可能にするある種の規則性も見つかる。次に,PS 上の厳密な誤り保証がない場合に収束を理解するための枠組みを導入する。実行時解析と組み合わせて、期待値が$\delta$の関数として明らかに収束しているかどうかに基づいて、2つのクラスに広範に分岐量子シミュレーション問題を提案する。これは、実践者が自分の問題が古典的なシミュラビリティのフロンティアにどこにあるかを理解する方法として機能する。明らかに収束しない場合、PSSはモンテカルロ様の推定として有用である。 IBMの実用規模実験に応用して、両方の動作が実現されたパラメータ構造を示す。 $\delta$の削減は必ずしも精度を向上するとは限らないし、より深い量子回路の方が浅くシミュレーションしやすいかもしれない。これらのメソッドを実装するBlueQubit SDKが公開され、研究者たちはこのフロンティア古典シミュレーションアプローチを評価するための包括的なツールキットを提供している。これらの結果は、PSSが信頼性の高い検証ツールとして機能しうるか、量子実験と相補的な推定として使用されるべきかの実践的ガイドラインを確立している。

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