論文の概要: Efficiency of classical simulations of a noisy Grover algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17569v1
- Date: Thu, 19 Feb 2026 17:24:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.238309
- Title: Efficiency of classical simulations of a noisy Grover algorithm
- Title（参考訳）: ノイズGroverアルゴリズムの古典シミュレーションの効率性
- Authors: Raphaël Menu, Johannes Schachenmayer,
- Abstract要約: 我々は,1キュービットの振幅減衰や位相フリップ雑音を受ける場合,Groverアルゴリズムの絡み合いのダイナミクスを解析する。
各状態表現における平均トラジェクトリエンタングルメント(TE)と演算子エンタングルメント(OE)のダイナミクスを解析し,量子トラジェクトリと全密度行列シミュレーションを比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We analyze the modification of entanglement dynamics in the Grover algorithm when the qubits are subjected to single-qubit amplitude-damping or phase-flip noise. We compare quantum trajectories with full density-matrix simulations, analyzing the dynamics of averaged trajectory entanglement (TE) and operator entanglement (OE), in the respective state representation. Although not a genuine entanglement measure, both TE and OE are connected to the efficiency of matrix product state simulations and thus of fundamental interest. As in many quantum algorithms, at the end of the Grover circuit entanglement decreases as the system converges towards the target product state. While we find that this is well captured in the OE dynamics, quantum trajectories rarely follow paths of reducing entanglement. Optimized unraveling schemes can lower TE slightly, however we show that deep in the circuit OE is generally smaller than TE. This implies that matrix product density operator (MPDO) simulations of quantum circuits can in general be more efficient than quantum trajectories. In addition, we investigate the noise-rate scaling of success probabilities for both amplitude-damping and phase-flip noise in Grover's algorithm.
- Abstract（参考訳）: 量子ビットが単一量子振幅減衰または位相フリップ雑音を受ける場合のGroverアルゴリズムにおける絡み合いのダイナミクスの変化を解析する。
各状態表現における平均トラジェクトリエンタングルメント(TE)と演算子エンタングルメント(OE)のダイナミクスを解析し,量子トラジェクトリと全密度行列シミュレーションを比較した。
真の絡み合い尺度ではないが、TEとOEはどちらも行列積状態シミュレーションの効率に関係しており、したがって基本的な関心を持っている。
多くの量子アルゴリズムと同様に、グロバー回路の絡み合いは、システムが対象の積状態に向かって収束するにつれて減少する。
この現象はOE力学においてよく捉えられているが、量子軌道は絡み合いを減少させる経路を辿ることは滅多にない。
最適化アンラベリング方式はTEをわずかに低下させるが、回路OEの深さがTEよりも一般的に小さいことを示す。
これは、量子回路の行列積密度演算子(MPDO)シミュレーションが一般に量子軌道よりも効率的であることを意味する。
また,Groverのアルゴリズムにおける振幅減衰と位相フリップの両方のノイズレートスケーリングによる成功確率について検討した。
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