論文の概要: Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo on Quantum Hardware via Unitary Dilation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11197v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 18:05:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.569847
- Title: Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo on Quantum Hardware via Unitary Dilation
- Title（参考訳）: Unitary Dilationによる量子ハードウェア上での補助フィールド量子モンテカルロ
- Authors: Xiantao Li,
- Abstract要約: 補助場量子モンテカルロ(AFQMC)の短期量子アルゴリズムを提案する。
我々は,Magnus展開を最大2階まで拡張することで,各軌道を一括的に一体生成器の列に変換する。
これにより、プロジェクターのダイナミクスはユニタリ進化へと持ち上げられ、レギュラー$|| =O$でコヒーレントな回路の実行を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3636842548621275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present near-term quantum algorithms for auxiliary-field quantum Monte Carlo (AFQMC), which represents imaginary-time projection for ground-state calculation as an ensemble of one-body propagators driven by stochastic fields $Ω$. Starting from the Feynman-Kac formula, we convert each trajectory into a sequence of piecewise-constant one-body generators using stochastic Magnus expansions up to second order, and embed the resulting nonunitary slices into unitaries with a small ancilla overhead. This lifts the projector dynamics to a unitary evolution, enabling coherent circuit execution in the regime $\|Ω\| τ=O(1)$ and reducing the need for frequent mid-circuit measurement. We further derive an equivalent linear-combination-of-unitaries (LCU) form that yields system-only, shallower circuits by trading ancilla cost for additional trajectory sampling. Benchmarks on the Hubbard model verify the accuracy of the dilation and Magnus expansions classically and demonstrate multi-step executions on IBM quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 確率場$Ω$で駆動される一体プロパゲータのアンサンブルとして、基底状態計算のための想像的時間投影を表現した補助場量子モンテカルロ(AFQMC)の短期量子アルゴリズムを提案する。
ファインマン・カックの公式から、各軌道を確率的マグナス展開を2次まで拡張した一体一体生成器の列に変換し、その結果の非単体スライスを小さなアンシラオーバーヘッドを持つユニタリに埋め込む。
これにより、プロジェクターのダイナミクスはユニタリ進化へと持ち上げられ、レジーム$\|Ω\| τ=O(1)$におけるコヒーレント回路の実行が可能となり、頻繁に中回路計測を行う必要がなくなる。
さらに, 付加軌道サンプリングのためのアンシラコストを取引することで, システムのみの浅部回路を出力する等価な線形結合回路(LCU)を導出する。
Hubbardモデルのベンチマークは、拡張とMagnusの拡張の精度を古典的に検証し、IBM量子ハードウェア上でのマルチステップ実行を実証する。
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