論文の概要: Fluctuation-guided adaptive random compiler for Hamiltonian simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10158v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 11:38:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.065459
• Title: Fluctuation-guided adaptive random compiler for Hamiltonian simulation
• Title（参考訳）: ハミルトニアンシミュレーションのためのゆらぎ誘導適応ランダムコンパイラ
• Authors: Yu-Xia Wu, Yun-Zhuo Fan, Dan-Bo Zhang,
• Abstract要約: ハミルトン項のゆらぎに基づくサンプリング確率を適応的に更新する変動誘導適応アルゴリズムを提案する。 離散変数・連続変数・ハイブリッド変数系における数値シミュレーションによる手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.286832804824834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic methods offer an effective way to suppress coherent errors in quantum simulation. In particular, the randomized compilation protocol may reduce circuit depth by randomly sampling Hamiltonian terms rather than following the deterministic Trotter-Suzuki sequence. However, its fixed sampling distribution does not adapt to the dynamics of the system, limiting its accuracy. In this work, we propose a fluctuation-guided adaptive algorithm that adaptively updates sampling probabilities based on fluctuations of Hamiltonian terms to achieve higher simulation fidelity. Remarkably, the protocol renders an intuitive physical understanding: Hamiltonian terms with greater sensitivity to the state evolution should be prioritized during sampling. The overload of measuring fluctuations necessary for updating the sampling probability is affordable, and can be further largely reduced by classical shadows. We demonstrate the effectiveness of the method with numeral simulations across discrete-variable, continuous-variable and hybrid-variable systems.
• Abstract（参考訳）: 確率的手法は、量子シミュレーションにおいてコヒーレントな誤差を抑制する効果的な方法を提供する。 特に、ランダム化されたコンパイルプロトコルは、決定論的トロッタースズキ列に従うのではなく、ハミルトン項をランダムにサンプリングすることで回路深さを減らすことができる。 しかし、その固定サンプリング分布はシステムの力学に適応せず、精度を制限している。 本研究では,ハミルトン項の揺らぎに基づくサンプリング確率を適応的に更新し,より高いシミュレーション精度を実現するための変動誘導適応アルゴリズムを提案する。 顕著なことに、このプロトコルは直感的な物理的理解を与える: 状態の進化に敏感なハミルトン語はサンプリング中に優先されるべきである。 サンプリング確率の更新に必要な測定変動の過負荷は安価であり、古典的な影によってさらに大幅に低減することができる。 離散変数・連続変数・ハイブリッド変数系における数値シミュレーションによる手法の有効性を実証する。

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