論文の概要: The stabilizer ground state and applications to quantum simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06286v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 13:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.806377
• Title: The stabilizer ground state and applications to quantum simulation
• Title（参考訳）: 安定化器基底状態と量子シミュレーションへの応用
• Authors: Yuping Mao, Chang Chen, Jiaxing Feng, Yimeng Mao, Tim Byrnes,
• Abstract要約: 最適な安定化器接地状態は、真の接地状態に最も忠実な安定器接地状態として定義される。 測定に基づく決定論的想像時間進化の文脈におけるこの状態の応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.248696881014924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The stabilizer ground state is defined is the lowest energy stabilizer state with respect to a given Hamiltonian. In many cases it is highly degenerate and does not give a unique stabilizer state. We define the optimal stabilizer ground state as the stabilizer ground state which has the highest fidelity with the true ground state. This is useful in quantum simulation contexts as it allows for a Clifford circuit approximation of a ground state that can be further refined towards the true ground state. We show how the optimal stabilizer ground state may be evaluated. We show applications of this state in the context of measurement-based deterministic imaginary time evolution (MITE), which converges to the ground state with high efficiency. By classically selecting the optimal stabilizer generator group and employing the stabilizer tableaux formalism, the method prepares the corresponding stabilizer ground state with maximal fidelity. The identification and refinement of this generator group are performed using a genetic algorithm tailored to the structure of the target Hamiltonian. The complexity analysis further demonstrates that algorithm's quantum resource cost scales polynomially with system size, highlighting its high efficiency and potential quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 安定化器基底状態は、与えられたハミルトニアンに対して最も低いエネルギー安定器状態である。 多くの場合、非常に縮退し、ユニークな安定化状態を与えない。 最適な安定化器基底状態は、真の基底状態と最も高い忠実度を有する安定化器基底状態と定義する。 これは、真の基底状態に向けてさらに洗練された基底状態のクリフォード回路近似を可能にするため、量子シミュレーションの文脈で有用である。 最適安定化器基底状態がどのように評価されるかを示す。 測定に基づく決定論的想像時間進化(MITE)の文脈におけるこの状態の応用を,高効率で基底状態に収束することを示す。 最適安定化器ジェネレータ群を古典的に選択し、安定化器テーブルロー形式を用いることにより、対応する安定化器基底状態を最大忠実度で作成する。 このジェネレータ群の同定と精製は、標的ハミルトニアンの構造に合わせた遺伝的アルゴリズムを用いて行われる。 複雑性分析により、アルゴリズムの量子リソースコストはシステムサイズと多項式的にスケールし、その高い効率性と潜在的な量子優位性を強調することが示される。

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