論文の概要: Variational quantum computing for quantum simulation: principles, implementations, and challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25449v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 12:15:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 18:06:02.046181
- Title: Variational quantum computing for quantum simulation: principles, implementations, and challenges
- Title（参考訳）: 量子シミュレーションのための変分量子コンピューティング--原理,実装,課題
- Authors: Lucas Q. Galvão, Anna Beatriz M. de Souza, Marcelo A. Moret, Clebson Cruz,
- Abstract要約: この研究は量子システムのシミュレーションを探求し、古典的なデータ処理を中心としたアプローチとは分離する。
我々は,変分量子コンピューティングの基本原理を体系的に記述し,そのモチベーションと課題の文脈を確立する。
我々は,それらの応用を,様々な原型量子シミュレーション問題に対して批判的に検討する。
- 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 work presents a comprehensive overview of variational quantum computing and their key role in advancing quantum simulation. This work explores the simulation of quantum systems and sets itself apart from approaches centered on classical data processing, by focusing on the critical role of quantum data in Variational Quantum Algorithms (VQA) and Quantum Machine Learning (QML). We systematically delineate the foundational principles of variational quantum computing, establish their motivational and challenges context within the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, and critically examine their application across a range of prototypical quantum simulation problems. Operating within a hybrid quantum-classical framework, these algorithms represent a promising yet problem-dependent pathway whose practicality remains contingent on trainability and scalability under noise and barren-plateau constraints.This review serves to complement and extend existing literature by synthesizing the most recent advancements in the field and providing a focused perspective on the persistent challenges and emerging opportunities that define the current landscape of variational quantum computing for quantum simulation.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、変分量子コンピューティングとその量子シミュレーションの進歩における重要な役割について概観する。
この研究は、量子システムのシミュレーションを探求し、変分量子アルゴリズム(VQA)と量子機械学習(QML)における量子データのクリティカルな役割に焦点を当て、古典的なデータ処理を中心としたアプローチから自身を分離する。
我々は,変分量子コンピューティングの基本原理を体系的に記述し,ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代にそのモチベーションと課題の文脈を確立し,その応用を様々な原始型量子シミュレーション問題に対して批判的に検討する。
ハイブリッド量子古典フレームワーク内で運用されているこれらのアルゴリズムは、ノイズやバレンプラトー制約の下でのトレーニング容易性とスケーラビリティに引き続き実用性が持続する有望な問題依存経路を示す。このレビューは、この分野における最新の進歩を合成し、量子シミュレーションにおける変分量子コンピューティングの現在の状況を定義する永続的課題と新たな機会に焦点をあてることによって、既存の文献を補完し拡張することに役立つ。
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