論文の概要: A Euclidean Monte-Carlo-informed route to ground-state preparation for quantum simulation of scalar field theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24875v1
- Date: Tue, 28 Oct 2025 18:24:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 15:50:44.690236
- Title: A Euclidean Monte-Carlo-informed route to ground-state preparation for quantum simulation of scalar field theory
- Title（参考訳）: ユークリッド型モンテカルロインフォームド法によるスカラー場理論の量子シミュレーションのための基底状態の準備
- Authors: Navya Gupta, Christopher David White, Zohreh Davoudi,
- Abstract要約: 量子シミュレータは、量子場理論のリアルタイム(ミンコフスキー)力学の研究に大いに期待できる。
本研究では古典情報を利用して、(1+1)次元の相互作用するスカラー場の理論に対してユークリッドとミンコフスキーの記述を橋渡しする。
モンテカルロデータを用いた選択波動関数モーメントにより、効率よく量子回路に変換できるアンサーゼを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum simulators hold great promise for studying real-time (Minkowski) dynamics of quantum field theories. Nonetheless, preparing non-trivial initial states remains a major obstacle. Euclidean-time Monte-Carlo methods yield ground-state spectra and static correlation functions that can, in principle, guide state preparation. In this work, we exploit this classical information to bridge Euclidean and Minkowski descriptions for a (1+1)-dimensional interacting scalar field theory. We propose variational ansatz families which achieve comparable ground-state energies, yet exhibit distinct correlations and local non-Gaussianity. By optimizing selected wavefunction moments with Monte-Carlo data, we obtain ansatzes that can be efficiently translated into quantum circuits. Our algorithmic cost analysis shows these circuits' gate complexity scales polynomially in system size. Our work paves the way for systematically leveraging classically-computed information to prepare initial states in quantum field theories of interest in nature.
- Abstract（参考訳）: 量子シミュレータは、量子場理論のリアルタイム(ミンコフスキー)力学の研究に大いに期待できる。
それでも、非自明な初期状態を作成することは大きな障害である。
ユークリッド時間モンテカルロ法による基底状態スペクトルと静的相関関数は、原則として状態準備を導くことができる。
本研究では、この古典的な情報を利用して、(1+1)次元の相互作用するスカラー場の理論についてユークリッドとミンコフスキーの記述を橋渡しする。
本研究では, 基底状態のエネルギーに匹敵する変動性を持つアンザッツ族を提案するが, 異なる相関関係と局所的非ガウス性を示す。
モンテカルロデータを用いて選択波動関数モーメントを最適化することにより、効率よく量子回路に変換できるアンサーゼを得る。
アルゴリズムによるコスト分析により、これらの回路のゲート複雑性はシステムサイズで多項式的にスケールすることを示した。
我々の研究は、古典的に計算された情報を体系的に活用して、自然界の量子論における初期状態を作成する方法である。
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