論文の概要: Thermal-Drift Sampling: Generating Random Thermal Ensembles for Quantum Chaos Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05912v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 17:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:09.085963
• Title: Thermal-Drift Sampling: Generating Random Thermal Ensembles for Quantum Chaos Diagnostics
• Title（参考訳）: 熱ドリフトサンプリング:量子カオス診断のためのランダム熱アンサンブルの生成
• Authors: Jiyu Jiang, Mingrui Jing, Jizhe Lai, Xin Wang, Lei Zhang,
• Abstract要約: 多体ハミルトニアンのランダム熱状態は、熱化、カオス、量子相転移の研究を支える。 本研究では,選択したパウリ項に沿って調整可能な非単体ドリフトを実装した計測に基づく熱ドリフト流路を提案する。 一般的な物理モデルのための熱状態とハミルトンの「ラベル」を同時に生成する計測制御サンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.678849469440775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Random thermal states of many-body Hamiltonians underpin studies of thermalization, chaos, and quantum phase transitions, yet their generation remains costly when each Hamiltonian must be prepared individually. We introduce the thermal-drift channel, a measurement-based operation that implements a tunable nonunitary drift along a chosen Pauli term. Based on this channel, we present a measurement-controlled sampling algorithm that generates thermal states together with their Hamiltonian "labels" for general physical models. We prove that the total gate count of our algorithm scales cubically with system size, quadratically with inverse temperature, and as the inverse error tolerance to the two-thirds power, with logarithmic dependence on the allowed failure probability. We also show that the induced label distribution approaches a normal distribution reweighted by the thermal partition function, which makes an explicit trade-off between accuracy and effective range. Numerical simulations for a 2D Heisenberg model validate the predicted scaling and distribution. As an application, we compute unfolding-free level-spacing ratio statistics from sampled thermal states of a 2D transverse-field Ising model and observe a crossover toward the Wigner--Dyson prediction, demonstrating a practical and scalable route to chaos diagnostics and random matrix universality studies on near-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 多体ハミルトニアンのランダムな熱状態は熱化、カオス、量子相転移の研究を支えているが、それぞれのハミルトニアンを個別に準備する際にはコストがかかる。 本研究では,選択したパウリ項に沿って調整可能な非単体ドリフトを実装した計測に基づく熱ドリフト流路を提案する。 このチャネルに基づいて、一般的な物理モデルのためのハミルトンの「ラベル」とともに熱状態を生成する計測制御サンプリングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの総ゲート数は,2/3の出力に対する逆誤差の許容故障確率に対数的依存を伴い,システムサイズと逆温度を2次的に2次的に3次的にスケールすることが証明された。 また, 誘導ラベル分布は熱分割関数によって再重み付けされた正規分布に近づき, 精度と有効範囲とのトレードオフが明確になることを示す。 2次元ハイゼンベルクモデルのための数値シミュレーションは、予測スケーリングと分布を検証する。 応用として,2次元逆場イジングモデルのサンプル熱状態から展開自由度分布比統計を計算し,Wigner-Dyson予測へのクロスオーバーを観測し,カオス診断への実践的かつスケーラブルな経路と,近未来の量子ハードウェアにおけるランダム行列普遍性の研究を実証する。

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