論文の概要: Tensor-based phase difference estimation on time series analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15616v1
- Date: Thu, 22 Jan 2026 03:42:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.48186
- Title: Tensor-based phase difference estimation on time series analysis
- Title（参考訳）: 時系列解析に基づくテンソル型位相差推定
- Authors: Shu Kanno, Kenji Sugisaki, Rei Sakuma, Jumpei Kato, Hajime Nakamura, Naoki Yamamoto,
- Abstract要約: テンソルネットワーク回路圧縮に基づく位相差推定アルゴリズムを提案する。
近接ゲートのみで構成された回路を構築し、時間進化データを抽出する。
提案アルゴリズムは, 8-, 36-, 52-qubitモデルに対してQ-CTRL誤差を抑えたIBM Heronデバイス上で実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a phase-difference estimation algorithm based on the tensor-network circuit compression, leveraging time-evolution data to pursue scalability and higher accuracy on a quantum phase estimation (QPE)-type algorithm. Using tensor networks, we construct circuits composed solely of nearest-neighbor gates and extract time-evolution data by four-type circuit measurements. In addition, to enhance the accuracy of time-evolution and state-preparation circuits, we propose techniques based on algorithmic error mitigation and on iterative circuit optimization combined with merging into matrix product states, respectively. Verifications using a noiseless simulator for the 8-qubit one-dimensional Hubbard model using an ancilla qubit show that the proposed algorithm achieves accuracies with 0.4--4.7\% error from a true energy gap on an appropriate time-step size, and that accuracy improvements due to the algorithmic error mitigation are observed. We also confirm the enhancement of the overlap with matrix product states through iterative optimization. Finally, the proposed algorithm is demonstrated on IBM Heron devices with Q-CTRL error suppression for 8-, 36-, and 52-qubit models using more than 5,000 2-qubit gates. These largest-scale demonstrations for the QPE-type algorithm represent significant progress not only toward practical applications of near-term quantum computing but also toward preparation for the era of error-corrected quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テンソルネットワーク回路圧縮に基づく位相差推定アルゴリズムを提案する。
テンソルネットワークを用いて、近接ゲートのみからなる回路を構築し、4種類の回路計測により時間進化データを抽出する。
さらに,時間進化回路と状態準備回路の精度を高めるために,アルゴリズム的誤差軽減と反復回路最適化と行列積状態へのマージを併用した手法を提案する。
アシラ量子ビットを用いた8量子1次元ハバードモデルのノイズレスシミュレータによる検証により、提案アルゴリズムは真のエネルギーギャップから適切な時間ステップサイズで0.4～4.7\%の精度で精度を達成し、アルゴリズムによる誤差軽減による精度の向上が観測された。
また,反復最適化により行列積状態との重なり合いの増大を確認した。
最後に,提案アルゴリズムはIBM Heronデバイス上で,5000以上の2量子ビットゲートを用いた8ビット,36ビット,52ビットモデルに対するQ-CTRL誤差抑制を行う。
これらの最大規模のQPE型アルゴリズムの実証は、短期量子コンピューティングの実用化だけでなく、誤り訂正量子デバイスの時代への準備に向けた大きな進歩を示している。
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