論文の概要: Entanglement generation in qubit-ADAPT-VQE through four-qubit algebraic classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11729v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 17:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.854839
• Title: Entanglement generation in qubit-ADAPT-VQE through four-qubit algebraic classification
• Title（参考訳）: 4量子代数分類によるqubit-ADAPT-VQEの絡み合い生成
• Authors: Diego Tancara, Herbert Díaz-Moraga, Vicente Sepúlveda-Trivelli, Dardo Goyeneche,
• Abstract要約: ADAPT-VQEは分子ハミルトニアンに対して広範囲にベンチマークされ、そこでは基底状態は通常低い絡み合いを示す。 我々は、このアルゴリズムの変種であるqubit-ADAPT-VQEを探索し、スピンモデルにかなりの絡み合いを持つ基底状態を達成する能力を評価する。 本研究は,qubit-ADAPT-VQEの汎用性を強調し,全ての絡み合いクラスと初期エネルギー値の基底状態に精度良く到達できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While variational quantum algorithms are among the most promising approaches for the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, their scalability is often hindered by the barren plateau problem. Among the proposals that have demonstrated robustness against this issue, the ADAPT-VQE algorithm stands out for ground state estimation, primarily due to its iterative ansatz construction. Although ADAPT-VQE has been extensively benchmarked on molecular Hamiltonians, where the ground states typically exhibit low entanglement, its performance for highly entangled ground states remains largely unexplored. In this work, we explore a variant of this algorithm known as qubit-ADAPT-VQE, assessing its ability to achieve ground states with substantial entanglement in spin models. We focus on four-qubit systems and employ an algebraic entanglement classification to identify distinct entanglement classes among ground states, and consider a representative of each class as an initial state to evaluate the performance of the algorithm. Our findings highlight the versatility of qubit-ADAPT-VQE, demonstrating that it accurately reaches the ground state across all entanglement classes and initial energy values.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の最も有望なアプローチであるが、そのスケーラビリティはバレンプラトー問題によって妨げられることが多い。 この問題に対してロバスト性を示す提案の中で、ADAPT-VQEアルゴリズムは、主に反復的なアンサッツ構成のため、基底状態の推定において際立っている。 ADAPT-VQEは、通常、基底状態が低い絡み合いを示す分子ハミルトニアンに対して広範囲にベンチマークされているが、高絡み合いの基底状態に対する性能は、まだ明らかにされていない。 本研究では、このアルゴリズムの変種であるqubit-ADAPT-VQEについて検討し、スピンモデルにかなりの絡み合いを持つ基底状態を達成する能力を評価する。 本研究では,4量子系に着目し,代数的絡み合い分類を用いて基底状態の異なる絡み合いクラスを識別し,各クラスの代表者を初期状態とみなし,アルゴリズムの性能を評価する。 本研究は,qubit-ADAPT-VQEの汎用性を強調し,全ての絡み合いクラスと初期エネルギー値の基底状態に精度良く到達できることを実証した。

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