論文の概要: Sample-Based Krylov Quantum Diagonalization for the Schwinger Model on Trapped-Ion and Superconducting Quantum Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26951v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 19:21:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.898513
- Title: Sample-Based Krylov Quantum Diagonalization for the Schwinger Model on Trapped-Ion and Superconducting Quantum Processors
- Title（参考訳）: トラップイオンおよび超伝導量子プロセッサ上のシュウィンガーモデルに対するサンプルベースクリロフ量子対角化
- Authors: Emil Otis Rosanowski, Jurek Eisinger, Lena Funcke, Ulrich Poschinger, Ferdinand Schmidt-Kaler,
- Abstract要約: 最近提案されたサンプルベースのクリロフ量子対角化法(SKQD)を格子ゲージ理論に適用する。
本研究では, 基底状態エネルギーと粒子数と$theta$-termの値の依存性について検討し, モデルの位相構造を正確に把握する。
我々は、SKQDが有効ヒルベルト空間を著しく減らし、クリロフ空間次元は指数関数的にスケールするが、遅い成長は格子ゲージ理論を大容量でシミュレートする約束を裏切っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.315169722500556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply the recently proposed Sample-based Krylov Quantum Diagonalization (SKQD) method to lattice gauge theories, using the Schwinger model with a $\theta$-term as a benchmark. SKQD approximates the ground state of a Hamiltonian, employing a hybrid quantum-classical approach: (i) constructing a Krylov space from bitstrings sampled from time-evolved quantum states, and (ii) classically diagonalizing the Hamiltonian within this subspace. We study the dependence of the ground-state energy and particle number on the value of the $\theta$-term, accurately capturing the model's phase structure. The algorithm is implemented on trapped-ion and superconducting quantum processors, demonstrating consistent performance across platforms. We show that SKQD substantially reduces the effective Hilbert space, and although the Krylov space dimension still scales exponentially, the slower growth underscores its promise for simulating lattice gauge theories in larger volumes.
- Abstract（参考訳）: 最近提案されたサンプルベースのKrylov Quantum Diagonalization (SKQD) 法を、ベンチマークとして$\theta$-termのSchwingerモデルを用いて格子ゲージ理論に適用する。
SKQDは、ハイブリッド量子古典的アプローチを用いて、ハミルトンの基底状態を近似する。
i) 時間発展量子状態からサンプリングされたビットストリングからクリロフ空間を構築し、
(ii) この部分空間内のハミルトニアンを古典的に対角化する。
本研究では, 基底状態エネルギーと粒子数と$\theta$-termの値の依存性について検討し, モデルの位相構造を正確に把握する。
このアルゴリズムは閉じ込められたイオンと超伝導量子プロセッサに実装され、プラットフォーム間で一貫した性能を示す。
我々は、SKQDが有効ヒルベルト空間を著しく減らし、クリロフ空間次元は指数関数的にスケールするが、遅い成長は格子ゲージ理論を大容量でシミュレートする約束を裏切っていることを示す。
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