論文の概要: Partition Function Estimation Using Analog Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19685v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 18:58:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.894254
• Title: Partition Function Estimation Using Analog Quantum Processors
• Title（参考訳）: アナログ量子プロセッサを用いた分割関数推定
• Authors: Thinh Le, Elijah Pelofske,
• Abstract要約: 我々は、Isingモデルの分割関数を近似するために、プログラマブル超伝導磁束量子ビットD-Wave量子アニールを用いて評価する。 高速なクエンチのようなアニールは、古典的イジングモデルの真の分配関数の非常に良い推定値であるアンサンブル分布を迅速に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.239775815863115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We evaluate using programmable superconducting flux qubit D-Wave quantum annealers to approximate the partition function of Ising models. We propose the use of two distinct quantum annealer sampling methods: chains of Monte Carlo-like reverse quantum anneals, and standard linear-ramp quantum annealing. The control parameters used to attenuate the quality of the simulations are the effective analog energy scale of the J coupling, the total annealing time, and for the case of reverse annealing the anneal-pause. The core estimation technique is to sample across the energy spectrum of the classical Hamiltonian of interest, and therefore obtain a density of states estimate for each energy level, which in turn can be used to compute an estimate of the partition function with some sampling error. This estimation technique is powerful because once the distribution is sampled it allows thermodynamic quantity computation at arbitrary temperatures. On a $25$ spin $\pm J$ hardware graph native Ising model we find parameter regimes of the D-Wave processors that provide comparable result quality to two standard classical Monte Carlo methods, Multiple Histogram Reweighting and Wang-Landau. Remarkably, we find that fast quench-like anneals can quickly generate ensemble distributions that are very good estimates of the true partition function of the classical Ising model; on a Pegasus graph-structured QPU we report a logarithmic relative error of $7.6 \times 10^{-6}$, from $171,000$ samples generated using $0.2$ seconds of QPU time with an anneal time of $8$ nanoseconds per sample which is interestingly within the closed system dynamics timescale of the superconducting qubits.
• Abstract（参考訳）: 我々は、Isingモデルの分割関数を近似するために、プログラマブル超伝導磁束量子ビットD-Wave量子アニールを用いて評価する。 本稿では,モンテカルロ型逆量子アニールの鎖と標準線形ランプ型量子アニールの2種類の異なる量子アニールサンプリング法を提案する。 シミュレーションの品質を低下させるために用いられる制御パラメータは、Jカップリングの有効アナログエネルギースケール、全アニール時間、およびアニールポーズの逆アニールの場合である。 核推定手法は、古典的ハミルトニアンのエネルギースペクトルにわたってサンプリングし、したがって各エネルギーレベルについて推定された状態の密度を得る。 この推定手法は、分布がサンプリングされると任意の温度で熱力学的量を計算することができるため、強力である。 25$ spin $\pm J$ hardware graph native Ising modelでは、D-Waveプロセッサのパラメータ構造を見つけ、標準のモンテカルロ法であるMultiple Histogram ReweightingとWang-Landauに匹敵する結果品質を提供する。 ペガサスグラフ構造QPUでは、量子量子ビットの閉系力学の時間スケール内で興味深い8ドルナノ秒のサンプルに対して、QPU時間の0.2$秒で生成された171,000ドルのサンプルから171,000ドルの対数的相対誤差を報告している。

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