論文の概要: Digital quantum simulation of many-body systems: Making the most of intermediate-scale, noisy quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21504v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 10:37:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.013897
• Title: Digital quantum simulation of many-body systems: Making the most of intermediate-scale, noisy quantum computers
• Title（参考訳）: 多体システムのディジタル量子シミュレーション:中間スケール・雑音量子コンピュータを最大限活用する
• Authors: Alexander Miessen,
• Abstract要約: この論文は量子デバイス上の量子力学をシミュレートすることを中心にしている。 本稿では,量子力学における最も関連性の高い量子アルゴリズムの概要を紹介する。 近い将来に量子シミュレーションの恩恵を受けることができる量子力学における関連する問題を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum mechanical problems are among the hardest to simulate and, in some cases, remain intractable even for the most powerful computers. Quantum computing has emerged as a new technological platform to address such challenges, with rapid advances in recent years. Yet, current quantum devices remain noisy and limited in scale. Hence, it is essential to identify classically hard problems of practical interest and tractable with existing quantum devices. Among potential applications, the real-time simulation of quantum systems is one of the most promising to deliver an early, practical quantum advantage. This doctoral thesis is therefore centered around simulating quantum dynamics on quantum devices. We first present an overview of the most relevant quantum algorithms for quantum dynamics, highlighting respective advantages and limitations. Further, we identify relevant problems within quantum dynamics that could benefit from quantum simulation in the near future. Second, we propose a method for benchmarking hardware and error mitigation algorithms that is based on well-understood theoretical results and suffers from no scaling issues. The resulting quality metric is intuitive and transferable to other applications. We successfully implement the scheme on up to 133 qubits, demonstrating coherent evolution up to a two-qubit gate depth of 28, featuring 1396 two-qubit gates, before noise becomes prevalent. Third, we propose a novel variant of probabilistic error amplification to implement open quantum dynamics, relying on characterizing and altering hardware noise to mimic the system-environment interaction under study. Lastly, we present two studies on state preparation and phase classification: first, a hybrid algorithm to prepare ground states of electron-phonon systems; second, a quantum machine learning-based approach to distinguish phases in previously prepared quantum states.
• Abstract（参考訳）: 量子力学問題はシミュレートするのが最も難しい問題の一つであり、場合によっては最も強力なコンピュータでも難解である。 量子コンピューティングはこのような課題に対処する新しい技術プラットフォームとして登場し、近年急速に進歩している。 しかし、現在の量子デバイスはノイズが多く、規模は限られている。 したがって、実用的関心事の古典的な難解な問題を既存の量子デバイスで特定することが不可欠である。 潜在的な応用の中で、量子システムのリアルタイムシミュレーションは、初期の実用的な量子優位性を提供する最も有望な1つである。 したがって、この博士論文は量子デバイス上の量子力学をシミュレートすることに集中している。 まず、量子力学における最も関連性の高い量子アルゴリズムの概要を示し、それぞれの利点と限界を強調した。 さらに、近い将来に量子シミュレーションの恩恵を受けることができる量子力学における関連する問題を同定する。 第2に, よく理解された理論的結果に基づいて,スケーリング問題に苦しむハードウェアとエラー軽減アルゴリズムのベンチマーク手法を提案する。 結果として得られる品質指標は直感的で、他のアプリケーションに転送可能である。 提案手法を最大133キュービットで実装し,ノイズが広まる前に,28の2キュービットゲート深さで1396個の2キュービットゲートを特徴とするコヒーレントな進化を示す。 第3に、オープン量子力学を実装するための新しい確率的誤差増幅法を提案し、研究中のシステムと環境の相互作用を模倣するために、ハードウェアノイズの特性と変化を頼りにしている。 最後に,電子フォノン系の基底状態を生成するハイブリッドアルゴリズムと,前準備した量子状態の位相を区別する量子機械学習に基づくアプローチの2つについて述べる。

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