論文の概要: Vari-Cool: a non-unitary quantum variational protocol for simulated cooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09749v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.608847
• Title: Vari-Cool: a non-unitary quantum variational protocol for simulated cooling
• Title（参考訳）: Vari-Cool:シミュレーション冷却のための非単位量子変分プロトコル
• Authors: Jeffrey Z. Song, Gilad Kishony, Erez Berg, Mark S. Rudner,
• Abstract要約: 任意のターゲットハミルトニアンの低エネルギー状態を作成するための変分アプローチを導入する。 我々は,IBMのibm_kingston量子プロセッサ上で,最大28個のシステム量子ビットを14個の浴場に結合した動作を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a variational approach for preparing low energy states of arbitrary target Hamiltonians. The protocol is defined in terms of a repeated cycle consisting of p layers of unitary gates applied to the system and ancilla "bath" qubits, followed by reset of the bath qubits. The gate parameters within each cycle are optimized such that the steady state achieved after many cycles has a low energy expectation value with respect to the target Hamiltonian, and that the energy converges toward the steady state value in as few cycles as possible. We illustrate the protocol for the transverse field Ising model, and study its systematic behaviors with respect to system size, model parameters, and noise using tensor network based classical simulations. We then experimentally demonstrate its operation on IBM's ibm_kingston quantum processor for up to 28 system qubits coupled to 14 bath sites. Classical training on small system sizes and with few unitary layers per cycle gives robust results that transfer well to larger system sizes and to noisy hardware.
• Abstract（参考訳）: 任意のターゲットハミルトニアンの低エネルギー状態を作成するための変分アプローチを導入する。 このプロトコルは、システムに適用される一様ゲートのp層とバスキュービットのアンシラからなる繰り返しサイクルで定義され、続いてバスキュービットがリセットされる。 各サイクル内のゲートパラメータは、多くのサイクルの後に達成される定常状態が目標ハミルトニアンに対して低いエネルギー期待値を持つように最適化され、エネルギーはできるだけ少ないサイクルで定常状態値に向かって収束する。 本稿では, 逆場イジングモデルのプロトコルを説明し, テンソルネットワークに基づく古典シミュレーションを用いて, システムサイズ, モデルパラメータ, ノイズに関する体系的挙動について考察する。 次に、IBMのibm_kingston量子プロセッサ上で、最大28個のシステム量子ビットを14個の浴場に結合する動作を実験的に実証した。 小さなシステムサイズと1サイクルあたりの単体層が少ない古典的なトレーニングは、より大きなシステムサイズとノイズの多いハードウェアにうまく移行する堅牢な結果をもたらす。

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