論文の概要: Quantum State Preparation via Schmidt Spectrum Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20537v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 17:27:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.950904
• Title: Quantum State Preparation via Schmidt Spectrum Optimisation
• Title（参考訳）: シュミットスペクトル最適化による量子状態生成
• Authors: Josh Green, Joshua Snow, Jingbo B Wang,
• Abstract要約: 本研究では,浅部量子回路の系統設計のための効率的なアルゴリズムを提案する。 提案手法はシュミットスペクトル最適化(SSO)を利用して回路深さを最小化する。 我々は最先端の浅層深度性能を実証し、既存の手法に比べて最大で1桁精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an efficient algorithm for the systematic design of shallow-depth quantum circuits capable of preparing many-body quantum states represented as Matrix Product States (MPS). The proposed method leverages Schmidt spectrum optimization (SSO) to minimize circuit depth while preserving the entanglement structure inherent to MPS representations, thereby enabling scalable state preparation on near-term quantum hardware. The core idea is to \textit{disentangle} the target MPS using a sequence of optimised local unitaries, and then reverse this process to obtain a state preparation circuit. Specifically, we define a loss function directly on the Schmidt spectra of intermediate states and use automatic differentiation to optimise each circuit layer so as to systematically reduce entanglement entropy. Once a disentangling sequence has been learned, we take the adjoints of the optimised unitaries to obtain a shallow-depth circuit that approximately reconstructs the target MPS from the computational all-zero state. We benchmark SSO across a range of MPS approximations to the ground states of local Hamiltonians and demonstrate state-of-the-art shallow-depth performance, improving accuracy by up to an order of magnitude over existing methods. Finally, we provide numerical evidence that SSO mitigates the adverse time-complexity scaling observed in previous disentangling-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 行列積状態 (MPS) として表される多体量子状態の生成が可能な浅層深度量子回路の系統設計のための効率的なアルゴリズムを提案する。 提案手法はシュミットスペクトル最適化(SSO)を利用して,MPS表現に固有の絡み合い構造を保ちながら回路深度を最小化する。 中心となる考え方は、最適化された局所ユニタリの列を使ってターゲットMPSを \textit{disentangle} し、その過程を反転して状態準備回路を得ることである。 具体的には、中間状態のシュミットスペクトルに直接損失関数を定義し、各回路層を最適化してエンタングルメントエントロピーを体系的に低減する。 解離列が学習されると、最適化されたユニタリの随伴体を用いて、計算完全ゼロ状態からターゲットMPSを概ね再構成する浅い深度回路を得る。 我々はSSOを局所ハミルトンの基底状態へのMPS近似の範囲でベンチマークし、最先端の浅層深度性能を実証し、既存の手法よりも最大で精度を向上する。 最後に,SSOが従来の不整合性に基づくアプローチで観測された時間・複雑さの悪さを緩和することを示す数値的な証拠を提供する。

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