論文の概要: Evaluating classical simulations with a quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15759v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 17:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.435102
• Title: Evaluating classical simulations with a quantum processor
• Title（参考訳）: 量子プロセッサによる古典シミュレーションの評価
• Authors: Alberto Nocera, Jack Raymond, William Bernoudy, Mohammad H. Amin, Andrew D. King,
• Abstract要約: スケーリング予測は局所構造と仮定に基づいている。 量子アニールプロセッサを用いて古典的テンソルネットワークの評価を行う。 以上の結果から,古典シミュレーションと量子シミュレーションの競争の活発なサイクルが,両方向の洞察を導出できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5592394503914488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As simulations of quantum systems cross the limits of classical computability, both quantum and classical approaches become hard to verify. Scaling predictions are therefore based on local structure and asymptotic assumptions, typically with classical methods being used to evaluate quantum simulators where possible. Here, in contrast, we use a quantum annealing processor to produce a ground truth for evaluating classical tensor-network methods whose scaling has not yet been firmly established. Our observations run contrary to previous scaling predictions, demonstrating the need for caution when extrapolating the accuracy of classical simulations of quantum dynamics. Our results demonstrate that the virtuous cycle of competition between classical and quantum simulations can lend insight in both directions.
• Abstract（参考訳）: 量子システムのシミュレーションが古典計算可能性の限界を越えると、量子的アプローチと古典的アプローチの両方が検証しにくくなる。 したがって、スケーリング予測は局所構造と漸近的な仮定に基づいており、典型的には量子シミュレーターの評価に古典的な手法が用いられる。 対照的に、量子アニールプロセッサを用いて、スケーリングが確立されていない古典的テンソルネットワーク手法を評価するための基礎的真理を生成する。 我々の観測は、従来のスケーリング予測とは対照的に、量子力学の古典的シミュレーションの精度を推定する際に注意が必要であることを示す。 以上の結果から,古典シミュレーションと量子シミュレーションの競争の活発なサイクルが,両方向の洞察を導出できることが示唆された。

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