論文の概要: Efficiently learning non-Markovian noise in many-body quantum simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16772v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 19:56:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.800259
• Title: Efficiently learning non-Markovian noise in many-body quantum simulators
• Title（参考訳）: 多体量子シミュレータにおける非マルコフ雑音の効率的な学習
• Authors: Jordi A. Montañà-López, Andreas Elben, Joonhee Choi, Rahul Trivedi,
• Abstract要約: 量子的および古典的非マルコフノイズを持つ幾何学的局所格子モデルを考える。 ノイズに対するガウス的な仮定の下で、サンプルの複雑さをシステムサイズと対数的にスケーリングすることで、ノイズを学習できることが示される。 提案プロトコルでは,当初製品状態のシミュレータキュービットを準備し,単一キュービットのクリフォードゲートの層を導入し,製品オブザーバブルの測定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.52748973579828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum simulators are scaled up to larger system sizes and lower noise rates, non-Markovian noise channels are expected to become dominant. While provably efficient protocols for Markovian models of quantum simulators, either closed system models (described by a Hamiltonian) or open system models (described by a Lindbladian), have been developed, it remains less well understood whether similar protocols for non-Markovian models exist. In this paper, we consider geometrically local lattice models with both quantum and classical non-Markovian noise and show that, under a Gaussian assumption on the noise, we can learn the noise with sample complexity scaling logarithmically with the system size. Our protocol requires preparing the simulator qubits initially in a product state, introducing a layer of single-qubit Clifford gates and measuring product observables.
• Abstract（参考訳）: 量子シミュレータはより大きなシステムサイズと低いノイズ率にスケールアップされるため、非マルコフノイズチャネルが支配的になることが期待される。 量子シミュレーターのマルコフ模型に対する証明可能な効率的なプロトコルは、閉系モデル(ハミルトニアンによって記述される)または開系モデル(リンドブラディアンによって記述される)が開発されているが、非マルコフ模型に対する類似したプロトコルが存在するかどうかはまだよく分かっていない。 本稿では,量子的および古典的非マルコフ的雑音を伴う幾何学的局所格子モデルについて考察し,ガウス的仮定の下で,サンプル複雑性をシステムサイズと対数的にスケーリングすることで,雑音を学習可能であることを示す。 提案プロトコルでは,当初製品状態のシミュレータキュービットを準備し,単一キュービットのクリフォードゲートの層を導入し,製品オブザーバブルの測定を行う。

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