論文の概要: Optimizing two-dimensional isometric tensor networks with quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13827v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 19:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.748104
• Title: Optimizing two-dimensional isometric tensor networks with quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた二次元等尺テンソルネットワークの最適化
• Authors: Sebastian Leontica, Alberto Baiardi, Julian Schuhmacher, Francesco Tacchino, Ivano Tavernelli,
• Abstract要約: 本稿では,2次元量子システムの基底状態を近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 密度行列再正規化群に着想を得て、一連の有効ハミルトニアンを対角化することでテンソルを逐次最適化する。 提案手法は, 2次元(2次元)逆場イジングモデルを用いて, 量子オーバーヘッドを極小に抑えた25量子ビットの基底状態最適化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5437050212139087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a hybrid quantum-classical algorithm for approximating the ground state of two-dimensional quantum systems using an isometric tensor network ansatz, which maps naturally to quantum circuits. Inspired by the density matrix renormalization group, we optimize tensors sequentially by diagonalizing a series of effective Hamiltonians. These are constructed using a tomography-inspired method on a qubit subset whose size depends only on the bond dimension. Our approach leverages quantum computers to enable accurate solutions without relying on approximate contractions, circumventing the exponential complexity faced by classical techniques. We demonstrate our method on the two-dimensional (2D) transverse-field Ising model, achieving ground-state optimization on up to 25 qubits with modest quantum overhead -- significantly less than standard solutions based on variational quantum eigensolvers. Overall, our results offer a path towards scalable variational quantum algorithms in both noisy and fault-tolerant regimes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子回路に自然にマッピングする等尺テンソルネットワークアンサッツを用いて,二次元量子系の基底状態を近似するハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 密度行列再正規化群に着想を得て、一連の有効ハミルトニアンを対角化することでテンソルを逐次最適化する。 これらは、結合次元にのみ依存するクビット部分集合上で、トモグラフィーにインスパイアされた方法を用いて構築される。 提案手法は, 量子コンピュータを利用して, 近似的収縮に頼ることなく, 古典的手法が直面する指数関数的複雑性を回避し, 正確な解を可能にする。 本手法は, 2次元(2次元)逆場イジングモデルを用いて, 量子オーバーヘッドの少ない25量子ビットの基底状態最適化を実現し, 変分量子固有解法に基づく標準解よりもはるかに少ない。 全体として、我々の結果はノイズと耐故障性の両方でスケーラブルな変動量子アルゴリズムへの道筋を提供する。

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