論文の概要: GCAMPS: A Scalable Classical Simulator for Qudit Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06672v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 03:39:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.058339
• Title: GCAMPS: A Scalable Classical Simulator for Qudit Systems
• Title（参考訳）: GCAMPS:Quditシステムのためのスケーラブルな古典型シミュレータ
• Authors: Ben Harper, Azar C. Nakhl, Thomas Quella, Martin Sevior, Muhammad Usman,
• Abstract要約: 古典量子システムのための新しいハイブリッドシミュレーション手法を提案する。 我々はこの方法を3自由度を持つ量子系、すなわち四重項の量子系にベンチマークする。 我々は、同じ$T$ドープなランダムベンチマーク回路上でのqubitシミュレーションと比較して、qutritシミュレーションの方が改善されていることを見出した。 この拡張により、従来量子デバイスにアクセスできなかった問題を古典的にシミュレーションすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.126030751694434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical simulations of quantum systems are notoriously difficult computational problems, with conventional state vector and tensor network methods restricted to quantum systems that feature only a small number of qudits. The recently introduced Clifford Augmented Matrix Product State (CAMPS) method offer scalability and efficiency by combining both tensor network and stabilizer simulation techniques and leveraging their complementary advantages. This hybrid simulation method has indeed demonstrated significant improvements in simulation performance for qubit circuits. Our work generalises the CAMPS method to higher quantum degrees of freedom -- qudit simulation, resulting in a generalised CAMPS (GCAMPS). Benchmarking this extended simulator on quantum systems with three degrees of freedom, i.e. qutrits, we show that similar to the case of qubits, qutrit systems also benefit from a comparable speedup using these techniques. Indeed, we see a greater improvement with qutrit simulation compared to qubit simulation on the same $T$-doped random Clifford benchmarking circuit as a result of the increased difficulty of conventional qutrit simulation using tensor networks. This extension allows for the classical simulation of problems that were previously intractable without access to a quantum device and will open new avenues to study complex many-body physics and to develop efficient methods for quantum information processing.
• Abstract（参考訳）: 量子系の古典的なシミュレーションは計算が難しいことで知られており、従来の状態ベクトルとテンソルネットワークの手法は量子系に制限され、少数の量子ビットしか持たない。 最近導入されたClifford Augmented Matrix Product State (CAMPS) メソッドは、テンソルネットワークと安定化器のシミュレーション技術を組み合わせることで、スケーラビリティと効率性を提供します。 このハイブリッドシミュレーション法は、量子ビット回路のシミュレーション性能を著しく改善した。 我々の研究は、CAMPS法を高次量子自由度へと一般化し、結果として一般化されたCAMPS(GCAMPS)となる。 この拡張シミュレータを3自由度を持つ量子系上でベンチマークした結果、量子ビット系と同様、量子ビット系の場合と同様、これらの手法で比較可能なスピードアップの恩恵を受けることが示されている。 実際、テンソルネットワークを用いた従来のクォートシミュレーションの難しさが増大した結果、同じ$T$ドープなランダムなクリフォードベンチマーク回路上でのキュービットシミュレーションと比較して、クォートシミュレーションの方が改善されている。 この拡張により、以前は量子デバイスにアクセスせずに難解だった問題の古典的なシミュレーションが可能になり、複雑な多体物理学の研究や量子情報処理の効率的な方法の開発に新たな道を開くことができる。

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