論文の概要: Emergent Bifurcations in Quantum Circuit Stability from Hidden Parameter Statistics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00484v2
- Date: Thu, 14 Aug 2025 09:43:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 13:42:23.457
- Title: Emergent Bifurcations in Quantum Circuit Stability from Hidden Parameter Statistics
- Title（参考訳）: 隠れパラメータ統計による量子回路安定性の創発的分岐
- Authors: Pilsung Kang,
- Abstract要約: 量子回路の圧縮は、短期量子コンピューティングの基本的な課題である。
本稿では,300個の構造一様回路の大規模数値解析によりこの問題を考察する。
各アンサンブルは、それぞれ異なる頑丈で脆弱なクラスに普遍的に分岐する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.309517184057254
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The compression of quantum circuits is a foundational challenge for near-term quantum computing, yet the principles governing circuit stability remain poorly understood. We investigate this problem through a large-scale numerical analysis of 300 structurally-uniform circuits across 10, 12, and 14 qubits. Despite their macroscopic uniformity, we find that each ensemble universally bifurcates into distinct robust and fragile classes. We solve the puzzle of this emergent bifurcation, demonstrating that its origin is not structural, but is instead encoded in the statistical properties of the gate rotation parameters. Fragile circuits consistently exhibit a universal signature of ``statistical brittleness,'' characterized by low parameter variability and a scarcity of small-angle gates. We uncover the underlying physical mechanism for this phenomenon: Paradoxical Importance where smaller-angle gates are counter-intuitively more critical to the circuit's function, an effect most pronounced in fragile circuits. This reliance on fine-tuning explains why statistically brittle circuits are uniquely vulnerable to failure under compression. These findings establish a new framework for engineering resilient quantum algorithms, shifting the focus from macroscopic structure to the microscopic statistical properties of a circuit's parameters.
- Abstract（参考訳）: 量子回路の圧縮は、短期量子コンピューティングの基本的な課題であるが、回路安定性を規定する原理は理解されていない。
本研究では,10,12,14量子ビットにわたる300個の一様回路を大規模に解析し,この問題を考察する。
マクロ的な一様性にもかかわらず、各アンサンブルは普遍的に異なる頑丈で脆弱なクラスに分岐する。
我々は、この創発的分岐のパズルを解き、その起源が構造ではなく、ゲート回転パラメータの統計的性質にエンコードされていることを示す。
フラジオール回路は、パラメータの変動が低く、小角ゲートの不足が特徴の「統計的脆さ」の普遍的なシグネチャを一貫して示している。
この現象の基盤となる物理的メカニズムを明らかにする: 小さい角度のゲートが回路の機能に対して反故意に重要なパラドックス的重要性、これは脆弱な回路で最も顕著な効果である。
この微調整への依存は、なぜ統計的に脆い回路が圧縮下での故障に対して一意に弱いのかを説明する。
これらの知見は、マクロ構造から回路パラメータの微視的統計特性に焦点を移す、レジリエントな量子アルゴリズムのための新しい枠組みを確立する。
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