論文の概要: Basis Adaptive Algorithm for Quantum Many-Body Systems on Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12753v1
- Date: Sun, 14 Dec 2025 16:34:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.419374
- Title: Basis Adaptive Algorithm for Quantum Many-Body Systems on Quantum Computers
- Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける量子多体系の基底適応アルゴリズム
- Authors: Anutosh Biswas, Sayan Ghosh, Ritajit Majumdar, Mostafizur Rahaman, Manoranjan Kumar,
- Abstract要約: 量子多体系の基底状態特性を効率的に見つけるために,新しい基底適応アルゴリズムが導入された。
我々は、IBM Heronプロセッサを用いて、最大24キュービットのスピン1/2XXZチェーンに対して、このアプローチをベンチマークする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4713653282916126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A new basis adaptive algorithm for hybrid quantum-classical platforms is introduced to efficiently find the ground-state (gs) properties of quantum many-body systems. The method addresses limitations of many algorithms, such as Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Phase Estimation (QPE) etc by using shallow Trotterized circuits for short real-time evolution on a quantum processor. The sampled basis is then symmetry-filtered by using various symmetries of the Hamiltonian which is then classically diagonalized in the reduced Hilbert space. We benchmark this approach on the spin-1/2 XXZ chain up to 24 qubits using the IBM Heron processor. The algorithm achieves sub-percent accuracy in ground-state energies across various anisotropy regimes. Crucially, it outperforms the Sampling Krylov Quantum Diagonalization (SKQD) method, demonstrating a substantially lower energy error for comparable reduced-space dimensions. This work validates symmetry-filtered, real-time sampling as a robust and efficient path for studying correlated quantum systems on current near-term hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系の基底状態(g)特性を効率的に見つけるために、ハイブリッド量子古典プラットフォームのための新しい基底適応アルゴリズムが導入された。
この方法は、量子プロセッサ上での短いリアルタイム進化のために浅いトロッタライズド回路を使用することで、変分量子固有解器(VQE)や量子位相推定(QPE)などの多くのアルゴリズムの限界に対処する。
サンプル基底はハミルトニアンの様々な対称性を用いて対称性フィルターされ、古典的にはヒルベルト空間で対角化される。
我々は、IBM Heronプロセッサを用いて、最大24キュービットのスピン1/2XXZチェーンに対して、このアプローチをベンチマークする。
このアルゴリズムは、様々な異方性系における基底状態エネルギーのサブパーセントの精度を達成する。
重要なことに、SKQD法はSamping Krylov Quantum Diagonalization(SKQD)法よりも優れており、同等の空間次元に対するエネルギー誤差が著しく低いことを示している。
この研究は、現在の短期ハードウェア上で相関量子系を研究するための堅牢で効率的な経路として、対称性フィルタリングされたリアルタイムサンプリングを検証する。
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