論文の概要: Variational Thermal State Preparation on Digital Quantum Processors Assisted by Matrix Product States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23546v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 17:22:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.641525
• Title: Variational Thermal State Preparation on Digital Quantum Processors Assisted by Matrix Product States
• Title（参考訳）: マトリックス生成物状態を利用したデジタル量子プロセッサの変分熱状態生成
• Authors: Rui-Hao Li, Semeon Valgushev, Khadijeh Najafi,
• Abstract要約: 有限温度での量子ギブス状態の生成は、量子計算の基盤となる。 本稿では,スケーラブルなエンタングルメントエントロピーとハードウェア効率の良いアンサッツを組み合わせた変分フレームワークを提案する。 我々は156キュービットのIBM Heronプロセッサ上で,このフレームワークの実用可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3721704230868849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preparation of quantum Gibbs states at finite temperatures is a cornerstone of quantum computation, enabling applications in quantum simulation of many-body systems, machine learning via quantum Boltzmann machines, and optimization through thermal sampling techniques. In this work, we introduce a variational framework that leverages matrix product states for the efficient classical evaluation of the Helmholtz free energy, combining scalable entanglement entropy computation with a hardware efficient ansatz to accurately approximate thermal states in one- and two-dimensional systems. We conduct extensive benchmarking on key observables, including energy density, susceptibility, specific heat, and two-point correlations, comparing against exact analytical results for 1D systems and quantum Monte Carlo simulations for 2D lattices across various temperatures and ansatz configurations. Our large-scale numerical simulations demonstrate the capability to prepare high-quality Gibbs states for 1D lattice models with up to 30 sites and 2D systems with up to 6x6 sites, using up to 42 qubits. Finally, we demonstrate the framework's practical viability on a 156-qubit IBM Heron processor by preparing the approximate Gibbs state of a 30-site transverse-field Ising model. Leveraging a combination of error mitigation techniques, we reduce the relative errors in energy and susceptibility measurements by over 50% compared to unmitigated results.
• Abstract（参考訳）: 有限温度での量子ギブス状態の生成は量子計算の基礎であり、多体系の量子シミュレーション、量子ボルツマンマシンによる機械学習、熱サンプリング技術による最適化に応用することができる。 本研究では,Helmholtz自由エネルギーの最適古典的評価に行列積状態を利用する変分フレームワークを導入し,スケーラブルなエンタングルメントエントロピー計算とハードウェア効率の良いアンサッツを組み合わせることにより,1次元および2次元系の熱状態を正確に近似する。 本研究では, エネルギー密度, 感受性, 比熱, 2点相関などの重要な観測値について, 1次元系の正確な解析結果と, 様々な温度およびアンザッツ構成における2次元格子の量子モンテカルロシミュレーションとの比較を行った。 我々の大規模数値シミュレーションは、最大で30のサイトを持つ1D格子モデルと最大6x6のサイトを持つ2Dシステムに対して、最大42キュービットのGibs状態を作成する能力を示している。 最後に、156量子ビットのIBM Heronプロセッサ上でのフレームワークの実用性について、30サイト横フィールドイジングモデルのギブズ状態に近似して示す。 誤差緩和手法を併用することにより、未緩和結果と比較してエネルギーおよび感受性測定の相対誤差を50%以上削減する。

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