論文の概要: From Random Determinants to the Ground State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14734v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 18:26:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.260181
• Title: From Random Determinants to the Ground State
• Title（参考訳）: ランダム決定因子から基底状態へ
• Authors: Hao Zhang, Matthew Otten,
• Abstract要約: 本研究では,ランダムなスレーター行列式から直接正確な基底状態を生成する,事前知識のないアルゴリズムを提案する。 挑戦的なベンチマーク全体で、TrimCIは数桁の大幅な効率向上で最先端の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.517663944296433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate quantum many-body calculations often depend on reliable reference states or good human-designed ansätze, yet these sources of knowledge can become unreliable in hard problems like strongly correlated systems. We introduce the Trimmed Configuration Interaction (TrimCI) method, a prior-knowledge-free algorithm that builds accurate ground states directly from random Slater determinants. TrimCI iteratively expands the variational space and trims away unimportant states, allowing a random initial core to self-refine into an accurate approximation of exact ground state. Across challenging benchmarks, TrimCI achieves state-of-the-art accuracy with strikingly efficiency gains of several orders of magnitude. For [4Fe-4S] cluster, it matches recent quantum computing results with $10^6$-fold fewer determinants and CPU-hours. For the nitrogenase P-cluster, it matches selected-CI accuracy using $10^5$-fold fewer determinants. For $8\times8$ Hubbard model, it recovers over $99\%$ of the ground-state energy using only $10^{-28}$ of the Hilbert space. In some regimes, TrimCI attains orders-of-magnitude higher accuracy than AFQMC method. These results demonstrate that high-accuracy many-body ground states can be discovered directly from random determinants, establishing TrimCI as a prior-knowledge-free, accurate and highly efficient framework for quantum many-body systems. The compact explicit wavefunctions it produces further enable direct and rapid evaluation of observables.
• Abstract（参考訳）: 正確な量子多体計算は、しばしば信頼できる参照状態や優れた人間設計のアンセッツェに依存するが、強い相関系のような難しい問題ではこれらの知識の源は信頼できない。 本稿では,TrimCI法(Trimmed Configuration Interaction)を提案する。 TrimCIは変分空間を反復的に拡張し、重要でない状態を取り除き、ランダムな初期コアを正確な基底状態の正確な近似に自己定義することができる。 挑戦的なベンチマーク全体で、TrimCIは数桁の大幅な効率向上で最先端の精度を達成する。 4Fe-4S]クラスタでは、最近の量子計算結果と10^6$-fold少ない行列式とCPU時間で一致します。 ニトロゲナーゼPクラスターの場合, 10^5$-foldより少ない行列式を用いて選択CI精度を一致させる。 8ドル(約8,800円)のHubbardモデルでは、ヒルベルト空間のわずか10-28ドル(約1,300円)で、基底状態エネルギーの99-%以上を回収する。 いくつかの体制では、TrimCIはAFQMC法よりも精度が高いオーダー・オブ・マグニチュードを達成している。 これらの結果は、高精度な多体基底状態がランダムな行列式から直接発見できることを示し、TrimCIを量子多体システムのための事前知識のない高精度かつ高効率なフレームワークとして確立した。 コンパクトな明示的な波動関数は、可観測物の直接的かつ迅速な評価を可能にする。

関連論文リスト

• Approximate k-uniform states: definition, construction and applications [14.192223215198837]
  我々は約$k$-uniform状態について検討し、大規模な測定を行わない限り、それらが正確な値と局所的に区別できないことを示した。 このような状態は、Haar-randomアンサンブルから高い確率で構築でき、より効率的に、浅いランダム量子回路を介して構築できることを示す。 我々の研究は、$k$一様状態の実践的応用の基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-25T07:11:57Z)
• Calibration of Quantum Devices via Robust Statistical Methods [45.464983015777314]
  量子パラメータ学習の最先端技術に対するベイズ推論の高度な統計的手法を数値解析する。 既存のアプローチ、すなわち多モード性および高次元性において、これらのアプローチの利点を示す。 我々の発見は、オープン量子システムの力学を学習する量子キャラクタリゼーションの課題に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T15:22:17Z)
• Optimizing random local Hamiltonians by dissipation [44.99833362998488]
  簡単な量子ギブスサンプリングアルゴリズムが最適値の$Omega(frac1k)$-fraction近似を達成することを証明した。 この結果から, 局所スピンおよびフェルミオンモデルに対する低エネルギー状態の発見は量子的に容易であるが, 古典的には非自明であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T20:21:16Z)
• Near-Term Quantum Spin Simulation of the Spin-$\frac{1}{2}$ Square $J_{1}-J_{2}$ Heisenberg Model [0.0]
  この研究は、正方格子上の豊富な位相挙動で有名な$J_1-J_2$ハイゼンベルクモデルに焦点をあてる。 我々は127量子ビットのIBM Rensselear Eagleプロセッサを用いて、このモデルに関する最初の実験的量子コンピューティング研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:33:40Z)
• Efficient Quantum Mixed-State Tomography with Unsupervised Tensor Network Machine Learning [13.02007068572165]
  局所的に精製された状態アンサッツに基づく効率的な混合状態量子状態スキームを提案する。 我々は、異なる純度を持つ様々なランダムに開始された状態に対して、このスキームの効率性とロバスト性を示す。 本研究は,多体状態の効率的なQSTのためのネットワーク状態アンサッツと機械学習アプローチの適用の可能性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T02:35:23Z)
• Self-Evaluation Guided Beam Search for Reasoning [61.523627290397556]
  我々は,Large Language Model (LLM) の推論プロセスのガイドと校正を行うための段階的自己評価機構を導入する。 本稿では,ビームサーチによる自己評価ガイダンスを統合した復号アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、GSM8K、AQuA、StrategyQAにおいて、対応するCodexバックボンドベースラインをわずかに精度6.34%、9.56%、および5.46%で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T02:37:59Z)
• Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum advantage with a decoherent target [62.997667081978825]
  複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。 偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T12:00:45Z)
• Quantum data hiding with continuous variable systems [8.37609145576126]
  連続変数量子系のコンテキストにおけるデータ隠蔽について検討する。 ローカルな操作と古典的な通信で実装可能な測定セットである$mathcalM=mathrmLOCC$を見ていく。 非理想的ブラウンシュタイン・キンブル量子テレポーテーションプロトコルによって導入された誤差の厳密な定量的解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T19:00:14Z)
• Search What You Want: Barrier Panelty NAS for Mixed Precision Quantization [51.26579110596767]
  混合精度量子化のための新しいバリアペナルティベースNAS(BP-NAS)を提案する。 BP-NASは、分類(Cifar-10, ImageNet)と検出(COCO)の両方に基づいて芸術の新たな状態を設定する
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T12:00:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。