論文の概要: Quantum Amplitude-Amplification Eigensolver: A State-Learning-Assisted Approach beyond Energy-Gradient-Based Heuristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12062v1
- Date: Sat, 15 Nov 2025 07:00:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.539258
- Title: Quantum Amplitude-Amplification Eigensolver: A State-Learning-Assisted Approach beyond Energy-Gradient-Based Heuristics
- Title（参考訳）: 量子振幅増幅固有解法:エネルギー勾配に基づくヒューリスティックスを超えた状態学習支援アプローチ
- Authors: Kyunghyun Baek, Seungjin Lee, Joonsuk Huh, Dongkeun Lee, Jinhyoung Lee, M. S. Kim, Jeongho Bang,
- Abstract要約: 基底状態の推定は、幅広い量子シミュレーションの中心にある。
量子振幅増幅固有解法(QAAE)を開発した。
QAAEは、量子振幅増幅により、試験状態を基底状態に向けてコヒーレントに駆動する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.181599718305555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Ground-state estimation lies at the heart of a broad range of quantum simulations. Most near-term approaches are cast as variational energy minimization and thus inherit the challenges of problem-specific energy landscapes. We develop the quantum amplitude-amplification eigensolver (QAAE), which departs from the variational paradigm and instead coherently drives a trial state toward the ground state via quantum amplitude amplification. Each amplitude-amplification round interleaves a reflection about the learned trial state with a controlled short-time evolution under a normalized Hamiltonian; an ancilla readout yields an amplitude-amplified pure target state that a state-learning step then re-encodes into an ansatz circuit for the next round -- without evaluating the energy gradients. Under standard assumptions (normalized $\hat{H}$, a nondegenerate ground-state, and a learning update), the ground-state overlap increases monotonically per round and the procedure converges; here, a per-round depth bound in terms of the ansatz depth and Hamiltonian-simulation cost establishes hardware compatibility. Cloud experiments on IBMQ processor verify our amplification mechanism on a two-level Hamiltonian and a two-qubit Ising model, and numerical benchmarks on $\mathrm{H}_2$, $\mathrm{LiH}$, and a $10$-qubit longitudinal-and-transverse-field Ising model show that QAAE integrates with chemistry-inspired and hardware-efficient circuits and can surpass gradient-based VQE in accuracy and stability. These results position QAAE as a variational-free and hardware-compatible route to ground-state estimation for near-term quantum simulation.
- Abstract（参考訳）: 基底状態の推定は、幅広い量子シミュレーションの中心にある。
ほとんどの短期的なアプローチは、変動エネルギーの最小化として、したがって問題固有のエネルギーランドスケープの課題を継承している。
本研究では, 量子振幅増幅器 (QAAE) を開発した。これは変動パラダイムから外れ, 代わりに量子振幅増幅により実験状態を基底状態に向けてコヒーレントに駆動する。
アンシラ読み出しは振幅増幅された純粋なターゲット状態を生成し、状態学習ステップは次のラウンドのためにアンサッツ回路に再エンコードする -- エネルギー勾配を評価することなく。
標準的な仮定(正規化$\hat{H}$、非退化基底状態、学習更新)では、基底状態オーバーラップはラウンド毎に単調に増加し、手続きは収束する。
IBMQプロセッサ上のクラウド実験は、2レベルハミルトニアンおよび2量子Isingモデル上での増幅機構を検証するとともに、$\mathrm{H}_2$, $\mathrm{LiH}$, $\mathrm{LiH}$, and a 10$-qubit longitudinal-and-transverse-field Ising model上での数値ベンチマークにより、QAAEが化学にインスパイアされたハードウェア効率の高い回路と統合され、精度と安定性において勾配ベースのVQEを超えることが示されている。
これらの結果から、QAAEは変動のないハードウェア互換のルートとして、短期量子シミュレーションのための基底状態推定に位置づけられる。
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