論文の概要: High-Fidelity Scalable Quantum State Preparation via the Fusion Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19039v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 19:43:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.620158
• Title: High-Fidelity Scalable Quantum State Preparation via the Fusion Method
• Title（参考訳）: 核融合法による高忠実スケーラブル量子状態形成
• Authors: Matthew Patkowski, Onat Ayyildiz, Matjaž Kebrič, Katharine L. C. Hunt, Dean Lee,
• Abstract要約: Rodeo Algorithm (RA) は、目標固有状態への指数収束を提供するが、初期状態と所望固有状態との重なりが低い場合、性能が低下する。 本稿では,この制限を克服するために,断熱ランプによるRA状態を前提とした融合法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust and efficient eigenstate preparation is a central challenge in quantum simulation. The Rodeo Algorithm (RA) offers exponential convergence to a target eigenstate but suffers from poor performance when the initial state has low overlap with the desired eigenstate, hindering the applicability of the original algorithm to larger systems. In this work, we introduce a fusion method that preconditions the RA state by an adiabatic ramp to overcome this limitation. By incrementally building up large systems from exactly solvable subsystems and using adiabatic preconditioning to enhance intermediate state overlaps, we ensure that the RA retains its exponential convergence even in large-scale systems. We demonstrate this hybrid approach using numerical simulations of the spin- 1/2 XX model and find that the Rodeo Algorithm exhibits robust exponential convergence across system sizes. We benchmark against using only an adiabatic ramp as well as using the unmodified RA, finding that for state preparation precision at the level of $10^{-3}$ infidelity or better there a decisive computational cost advantage to the fusion method. These results together demonstrate the scalability and effectiveness of the fusion method for practical quantum simulations.
• Abstract（参考訳）: ロバストで効率的な固有状態の準備は、量子シミュレーションにおける中心的な課題である。 Rodeo Algorithm (RA) は、ターゲットの固有状態への指数収束を提供するが、初期状態が所望の固有状態と重複しない場合、性能が低下し、元のアルゴリズムがより大きなシステムに適用できなくなる。 本研究では,この制限を克服するため,断熱ランプによるRA状態を前提とした融合法を提案する。 完全に解決可能なサブシステムから大規模システムをインクリメンタルに構築し、中間状態のオーバーラップを強化するために断熱的プレコンディショニングを用いることで、大規模システムにおいてもRAが指数収束を維持することを保証する。 スピン1/2XXモデルの数値シミュレーションを用いて,このハイブリッド手法を実証し,システムサイズに対してロッドアルゴリズムが頑健な指数収束を示すことを示した。 我々は,不定形RAを用いただけでなく,アディバティック・ランプのみを用いないベンチマークを行い,10〜3ドル=不整合状態における状態準備精度について,融合法に有利な決定的な計算コストがあることを見出した。 これらの結果は、実際の量子シミュレーションにおける融合法のスケーラビリティと有効性を示すものである。

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