論文の概要: Thermodynamic Recycling in Quantum Computing: Demonstration Using the Harrow-Hassidim-Lloyd Algorithm and Information Erasure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07522v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 13:25:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.402525
• Title: Thermodynamic Recycling in Quantum Computing: Demonstration Using the Harrow-Hassidim-Lloyd Algorithm and Information Erasure
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおける熱力学的リサイクル:Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムと情報消去を用いた実証
• Authors: Nobumasa Ishida, Yoshihiko Hasegawa,
• Abstract要約: 本稿では,障害分岐を熱力学資源として再利用するフレームワークを提案する。 この浴槽を緩和前にターゲットシステムに結合することにより、有用な熱力学的タスクを行うことができる。 我々は、IBMの超伝導量子プロセッサ上でHarrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを実装することで、このフレームワークを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Branch selection, including postselection, is a standard method for implementing nonunitary transformations in quantum algorithms. Conventionally, states associated with unsuccessful branches are discarded and treated as useless. Here we propose a generic framework that reuses these failure branches as thermodynamic resources. The central element is an athermal bath that is naturally generated during the reset of a failure branch. By coupling this bath to a target system prior to relaxation, useful thermodynamic tasks can be performed, enabling performance beyond conventional thermodynamic limits. As an application, we analyze information erasure and derive the resulting gain analytically. We further demonstrate the framework by implementing the Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm on IBM's superconducting quantum processor. Despite substantial noise and errors in current hardware, our method achieves erasure with heat dissipation below the Landauer limit. These results establish a practical connection between quantum computing and quantum thermodynamics and suggest a route toward reducing thermodynamic costs in future large-scale quantum computers.
• Abstract（参考訳）: ポストセレクションを含む分岐選択は、量子アルゴリズムにおいて非単位変換を実装するための標準的な方法である。 伝統的に、失敗した枝に関連する状態は放棄され、役に立たないものとして扱われる。 本稿では,これらの故障分岐を熱力学資源として再利用する汎用フレームワークを提案する。 中心要素は、故障枝のリセット時に自然に発生する熱水浴である。 この浴槽を緩和前に対象のシステムに結合することにより、有用な熱力学的タスクを行うことができ、従来の熱力学限界を超える性能を実現することができる。 応用として,情報消去を分析し,その結果を解析的に導出する。 さらに、IBMの超伝導量子プロセッサ上でHarrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを実装することで、このフレームワークをさらに実証する。 現在のハードウェアではかなりのノイズと誤差があるにもかかわらず、ランダウアー限界以下の放熱により消去を実現する。 これらの結果は、量子コンピューティングと量子熱力学の実践的な関係を確立し、将来の大規模量子コンピュータにおける熱力学コストの削減への道筋を示唆している。

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