論文の概要: From VQE To SQD: Modern Quantum Algorithms For The Electronic Structure Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21555v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:39:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.99659
• Title: From VQE To SQD: Modern Quantum Algorithms For The Electronic Structure Problem
• Title（参考訳）: VQEからSQDへ:電子構造問題のための最新の量子アルゴリズム
• Authors: Abdelmouheymen Rabah Khamadja, Mohamed Taha Rouabah,
• Abstract要約: 本論文は,電子状態エネルギー推定のためのサンプリングベース量子アルゴリズムについて考察する。 変分量子固有解法(VQE)の短期的な代替手段として、量子選択構成相互作用(QSCI)とサンプルベース量子対角化(SQD)に焦点を当てている。 この分析は、IBMの127キュービットのIBM Brisbaneプロセッサ上でのシミュレーション、ハードウェアキャリブレーションによるノイズ研究、実行を通じて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This thesis investigates sampling-based quantum algorithms for electronic ground state energy estimation, focusing on Quantum-Selected Configuration Interaction (QSCI) and Sample-Based Quantum Diagonalization (SQD) as near-term alternatives to the Variational Quantum Eigensolver (VQE). Unlike VQE, which suffers from barren plateaus and high measurement costs, these methods avoid variational optimization by sampling Slater determinants from quantum hardware and performing diagonalization classically. The central contribution is the first analytical expression for the sampling bottleneck: the determinant-discovery step is mapped to the classical coupon-collector problem, yielding both an exact formula and a scalable lower-bound estimator for the number of measurements required to recover all determinants contributing to the ground state. Previous work only relied on numerical sampling and estimation. The analysis is validated through simulations, hardware-calibrated noisy studies, and execution on IBM's 127-qubit IBM Brisbane processor, demonstrating the dominant role of sampling efficiency in the near-term feasibility of QSCI and SQD. This work was carried out under the supervision of Dr. Mohamed Taha Rouabah.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,電子状態エネルギー推定のためのサンプリングベース量子アルゴリズムについて検討し,量子選択型構成相互作用(QSCI)とサンプルベース量子対角化(SQD)に着目した。 ヴァレンプラトーや高測定コストに悩まされているVQEとは異なり、これらの手法は量子ハードウェアからスレーター行列式をサンプリングし、古典的に対角化を行うことによって変分最適化を避ける。 行列式発見ステップは古典的なクーポン・コレクタ問題にマッピングされ、基底状態に寄与する全ての行列式を復元するために必要な測定値に対して、正確な式とスケーラブルな下界推定器の両方が得られる。 以前の作業は数値的なサンプリングと推定にのみ依存していた。 この分析は、IBMの127キュービットのIBM Brisbaneプロセッサ上でのシミュレーション、ハードウェア校正されたノイズ研究、および実行を通じて検証され、QSCIとSQDの短期的な実現可能性におけるサンプリング効率の主要な役割を証明している。 この研究は、モハメド・タハ・ルアバ博士の監督のもと行われた。

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