論文の概要: Beyond Ground States: Physics-Inspired Optimization of Excited States of Classical Hamiltonians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12394v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 16:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.475037
• Title: Beyond Ground States: Physics-Inspired Optimization of Excited States of Classical Hamiltonians
• Title（参考訳）: 古典的ハミルトニアンの励起状態の物理にインスパイアされた最適化
• Authors: Erik Altelarrea-Ferré, Júlia Barberà-Rodríguez, David Jansen, Antonio Acín,
• Abstract要約: ExcLQA (ExcLQA) は古典的イジング・ハミルトニアンの励起状態を特定する古典的、物理学に着想を得たアルゴリズムである。 我々は、多くのポスト量子暗号方式のセキュリティの基礎となる基本格子問題である最短ベクトル問題(SVP)についてExcLQAをベンチマークする。 以上の結果から,ExcLQAはSVPのインスタンスを46位まで解き,Metropolis-Hastingsアルゴリズムよりも解率,ショット数,近似係数が優れていた。
• 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: We introduce excited local quantum annealing (ExcLQA), a classical, physics-inspired algorithm that extends local quantum annealing (LQA) to identify excited states of classical Ising Hamiltonians. LQA simulates quantum annealing while constraining the quantum state to remain in a product state and uses a gradient-based approach to find approximate solutions to large-scale quadratic unconstrained binary optimization problems. ExcLQA extends this framework by adding a penalty term in the cost function to target excited states, with a single hyperparameter that can be tuned via binary search to set the desired penalization level. We benchmark ExcLQA on the shortest vector problem (SVP), a fundamental lattice problem underlying the security of many postquantum cryptographic schemes. Solving an SVP instance can be mapped to identifying the first excited state of a Hamiltonian, with approximate solutions located among nearby excited states. Our results show that ExcLQA manages to solve SVP instances up to rank 46, and outperforms the Metropolis-Hastings algorithm in solved ratio, number of shots, and approximation factor in the tested instances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的イジング・ハミルトニアンの励起状態を特定するために,局所量子アニール(LQA)を拡張した古典的物理に着想を得たアルゴリズムである,励起局所量子アニール(ExcLQA)を導入する。 LQAは、量子状態が製品状態に留まることを制約しながら量子アニールをシミュレートし、勾配に基づくアプローチを用いて、大規模2次非制約バイナリ最適化問題の近似解を求める。 ExcLQAはこのフレームワークを拡張し、励起状態をターゲットにするためにコスト関数にペナルティ項を追加する。 我々は、多くのポスト量子暗号方式のセキュリティの基礎となる基本格子問題である最短ベクトル問題(SVP)についてExcLQAをベンチマークする。 SVPインスタンスの解法は、近くの励起状態の間に位置する近似解を持つハミルトニアンの最初の励起状態を特定するためにマッピングすることができる。 以上の結果から, ExcLQA は SVP インスタンスを 46 まで解き,Metropolis-Hastings アルゴリズムの分解率, ショット数, 近似係数を比較検討した。

関連論文リスト

• Improving Generalization and Trainability of Quantum Eigensolvers via Graph Neural Encoding [0.5013248430919223]
  多体ハミルトンの基底状態は物理学、化学、最適化において中心的な問題である。 本稿では,グラフオートエンコーダと古典的ニューラルネットワークを組み合わせたエンドツーエンド表現学習フレームワークを提案する。 一般化と訓練性が向上し, 試験誤差が減少し, 勾配分散が著しく低下することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T12:01:14Z)
• An Introduction to the Quantum Approximate Optimization Algorithm [51.56484100374058]
  チュートリアルは変分量子回路とQUBO問題の概要から始まる。 次に、ハミルトンの定式化、ゲート分解、サンプル応用など、QAOAの詳細を探索する。 このチュートリアルはこれらの概念を高階ハミルトニアンに拡張し、関連する対称性と回路構成について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T09:54:20Z)
• Quantum Optimization Algorithms [1.5571090040924025]
  我々は量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のモチベーションと議論を行い、ゲートベースの量子コンピュータのための量子アニーリングのわずかに一般化されたバージョンとして理解することができる。 Pennylaneのソースコードの例は、最大カット問題に対する実践的な応用を示している。 我々は、変分量子固有解法(VQE)をQAOAの一般化として概説し、NISQ時代のポテンシャルを強調し、バレンプラトーやアンザッツ設計といった課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-15T22:53:57Z)
• Learning Feasible Quantum States for Quadratic Constrained Binary Optimization Problems [41.23247424467223]
  我々はQCBOの制約を満たす量子状態の同値重ね合わせを生成する変動的アプローチを開発する。 結果として生じる同値な重ね合わせは、QUBO/QCBOを解く量子アルゴリズムの初期状態として使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T16:44:53Z)
• An effcient variational quantum Korkin-Zolotarev algorithm for solving shortest vector problems [7.839882853089659]
  最短ベクトル問題(SVP)を解決するための量子ビット要求を著しく低減する変分量子Korkin-Zolotarev(VQKZ)アルゴリズムを提案する。 提案したVQKZアルゴリズムは、元のSVPを投影された部分格子上の一連のサブプロブレムに変換することにより、格子次元61.39%のSVPインスタンスを、従来の方法で解けるものよりも解決することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-13T09:32:21Z)
• QAMA: Scalable Quantum Annealing Multi-Head Attention Operator for Deep Learning [48.12231190677108]
  QAMA(Quantum Annealing Multi-Head Attention)は、エネルギーベースのハミルトン最適化問題として注目を集める新しいドロップイン演算子である。 この枠組みでは、トークン相互作用を二項二項項に符号化し、低エネルギー構成の探索に量子アニールを用いる。 経験的に、自然言語と視覚のベンチマークによる評価は、タスク全体にわたって、標準的なマルチヘッドの注意から少なくとも2.7ポイントの精度が低下していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-15T11:29:09Z)
• Accelerating Quantum Reinforcement Learning with a Quantum Natural Policy Gradient Based Approach [36.05085942729295]
  本稿では、古典的なNPG推定器で使用されるランダムサンプリングを決定論的勾配推定手法で置き換える量子自然ポリシー勾配(QNPG)アルゴリズムを提案する。 提案したQNPGアルゴリズムは、量子オラクルへのクエリに対する$tildemathcalO(epsilon-1.5)$のサンプル複雑性を達成し、マルコフ決定プロセス(MDP)へのクエリに対する$tildemathcalO(epsilon-2)$の古典的な下界を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T17:38:30Z)
• A Quantum Approximate Optimization Algorithm for Local Hamiltonian Problems [0.0]
  局所ハミルトン問題(Local Hamiltonian Problems、LHP)は、多体量子系において計算完全で物理的に関係のある重要な問題である。 我々は、ハミルトニアン量子近似最適化アルゴリズム(HamQAOA)と呼ばれる量子近似を提案し、解析する。 以上の結果から, 線形深度HamQAOAは, 1次元反強磁性ハイゼンベルクスピン鎖の正確な基底状態を決定論的に生成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T12:22:08Z)
• Quantum Discrete Adiabatic Linear Solver based on Block Encoding and Eigenvalue Separator [5.138262101775231]
  量子コンピューティングの台頭は、量子線形系問題への関心を喚起した。 HHLアルゴリズムの性能は条件数の二乗に依存して制約される。 本研究はブロック符号化と固有値分離に基づく量子離散断熱線形解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T04:50:48Z)
• Benchmarking Variational Quantum Eigensolvers for Entanglement Detection in Many-Body Hamiltonian Ground States [37.69303106863453]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は近年、量子優位を得る約束として登場している。 我々は、変分量子固有解法(VQEs)と呼ばれる特定の種類のVQAを用いて、絡み合った観測と絡み合った基底状態検出においてそれらをベンチマークする。 ハミルトニアン相互作用にインスパイアされた構造を持つ量子回路は、問題に依存しない回路よりもコスト関数推定のより良い結果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T12:06:40Z)
• Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms in Practice: Application to Ground-State Energy Estimation [39.20075231137991]
  地中エネルギー推定問題に着目した早期フォールトトレラント量子アルゴリズムの実現可能性について検討する。 これらの手法をより大きなシステムサイズに拡張することは、大きなサポートのためのCDFの滑らかさ、真の基底状態との重なり合いに対する厳密な下限の欠如、高品質な初期状態を作成するのが困難である、という3つの大きな課題を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T18:00:03Z)
• Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems [0.0]
  原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。 基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。 量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T18:53:50Z)
• Hybrid Quantum Classical Simulations [0.0]
  量子コンピューティングの2つの主要なハイブリッド応用、すなわち量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と変分量子固有解法(VQE)について報告する。 どちらも、古典的な中央処理ユニットと量子処理ユニットの間の漸進的な通信を必要とするため、ハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T10:49:15Z)
• Analyzing Prospects for Quantum Advantage in Topological Data Analysis [35.423446067065576]
  我々は、トポロジカルデータ解析のための改良された量子アルゴリズムを解析し、最適化する。 超二次量子スピードアップは乗法誤差近似をターゲットとする場合にのみ可能であることを示す。 数百億のトフォリを持つ量子回路は、古典的に難解なインスタンスを解くことができると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:56:15Z)
• Quantum Optimization of Maximum Independent Set using Rydberg Atom Arrays [39.76254807200083]
  最大独立集合問題の解法として量子アルゴリズムを実験的に検討する。 問題の難易度は解の縮退と局所ミニマの数によって制御される。 最も難しいグラフでは、正確な解を見つける際に超線形量子スピードアップを観測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T19:00:01Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm Based Maximum Likelihood Detection [80.28858481461418]
  量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。 量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-11T10:56:24Z)

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。