論文の概要: Warm Starts, Cold States: Exploiting Adiabaticity for Variational Ground-States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06137v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 19:13:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.073659
• Title: Warm Starts, Cold States: Exploiting Adiabaticity for Variational Ground-States
• Title（参考訳）: 温暖化と冷温暖化 : 変質地における断熱の爆発
• Authors: Ricard Puig, Berta Casas, Alba Cervera-Lierta, Zoë Holmes, Adrián Pérez-Salinas,
• Abstract要約: ハミルトン変形の段階的(離散化)に基づく地中準備の反復的戦略を提案する。 変形の過程でのトレーニング可能性を示す損失分散の低い境界を証明した。 ショットノイズの影響を含む数値シミュレーションにより、この経路依存的追跡が目標基底状態に連続的に収束することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.815557531820863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable preparation of many-body ground states is an essential task in quantum computing, with applications spanning areas from chemistry and materials modeling to quantum optimization and benchmarking. A variety of approaches have been proposed to tackle this problem, including variational methods. However, variational training often struggle to navigate complex energy landscapes, frequently encountering suboptimal local minima or suffering from barren plateaus. In this work, we introduce an iterative strategy for ground-state preparation based on a stepwise (discretized) Hamiltonian deformation. By complementing the Variational Quantum Eigensolver (VQE) with adiabatic principles, we demonstrate that solving a sequence of intermediate problems facilitates tracking the ground-state manifold toward the target system, even as we scale the system size. We provide a rigorous theoretical foundation for this approach, proving a lower bound on the loss variance that suggests trainability throughout the deformation, provided the system remains away from gap closings. Numerical simulations, including the effects of shot noise, confirm that this path-dependent tracking consistently converges to the target ground state.
• Abstract（参考訳）: 多体基底状態の信頼性の高い準備は、化学や材料モデリングから量子最適化、ベンチマークに至るまで、量子コンピューティングにおいて必須の課題である。 変分法など,この問題に対処するための様々なアプローチが提案されている。 しかし、変分訓練はしばしば複雑なエネルギーの風景をナビゲートするのに苦労し、しばしば最適な局所的なミニマと遭遇したり、不毛の高原に苦しんだりする。 本研究では, 段階的(離散化された)ハミルトン変形に基づく地中準備の反復的戦略を提案する。 変分量子固有解法 (VQE) と断熱原理を補完することにより, システムサイズを拡大しても, 中間問題列を解くことで, 対象システムへの基底状態多様体の追跡が容易になることを示す。 この手法の厳密な理論的基礎は、システムがギャップの閉ざしから遠ざかっていれば、変形を通してのトレーニング可能性を示す損失分散の低い境界を示すものである。 ショットノイズの影響を含む数値シミュレーションにより、この経路依存的追跡が目標基底状態に連続的に収束することを確認した。

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