論文の概要: Error-Mitigated Hamiltonian Simulation: Complexity Analysis and Optimization for Near-Term and Early-Fault-Tolerant Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11527v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 04:29:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.864262
• Title: Error-Mitigated Hamiltonian Simulation: Complexity Analysis and Optimization for Near-Term and Early-Fault-Tolerant Quantum Computers
• Title（参考訳）: Error-Mitigated Hamiltonian Simulation:Near-Term and Early-Fault-Tolerant Quantum Computersの複雑度解析と最適化
• Authors: Keisuke Murota, Synge Todo, Suguru Endo,
• Abstract要約: トロッタライズおよびランダム化LCUに基づくハミルトニアンシミュレーションアルゴリズムの量子誤差緩和によるノイズハミルトニアンシミュレーションを解析する。 ゲートセットトモグラフィーと最近提案された時空間雑音インバージョン法による誤差軽減に要するノイズ特性コストの定量化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating real-time dynamics under a Hamiltonian is a central goal of quantum information science. While numerous Hamiltonian-simulation quantum algorithms have been proposed, the effects of physical noise have rarely been incorporated into performance analysis, despite the non-negligible noise levels in quantum devices. In this work, we analyze noisy Hamiltonian simulation with quantum error mitigation for Trotterized and randomized LCU-based Hamiltonian simulation algorithms. We give an end-to-end comprehensive complexity analysis of error-mitigated Hamiltonian simulation algorithms using the mean-squared error. Because quantum error mitigation incurs an exponential cost with the number of layers in quantum algorithms, there is a trade-off between the sampling cost and the bias in simulation accuracy or the algorithmic sampling overhead. Optimizing this trade-off, we derive an analytic depth-selection rule and characterize the optimal end-to-end scaling as a function of target accuracy and noise parameters. We further quantify the noise-characterization cost required for error mitigation via gate set tomography and the recently proposed space-time noise inversion method, showing that the latter can significantly reduce the characterization overhead.
• Abstract（参考訳）: ハミルトニアンの下でのリアルタイムダイナミクスのシミュレーションは、量子情報科学の中心的な目標である。 多くのハミルトニアンシミュレーション量子アルゴリズムが提案されているが、物理ノイズの影響は量子デバイスにおける非無視ノイズレベルにもかかわらず、性能解析にはほとんど組み込まれていない。 本研究は,LCUをベースとしたトロッタライズおよびランダム化ハミルトンシミュレーションアルゴリズムの量子誤差緩和によるノイズハミルトニアンシミュレーションを解析する。 平均二乗誤差を用いた誤差緩和ハミルトニアンシミュレーションアルゴリズムの終端から終端までの包括的複雑性解析を行う。 量子誤差の緩和は、量子アルゴリズムの層数と指数的なコストをもたらすため、サンプリングコストとシミュレーション精度のバイアスとアルゴリズムサンプリングオーバーヘッドとの間にはトレードオフがある。 このトレードオフを最適化し、分析深度選択規則を導出し、最適なエンドツーエンドスケーリングを目標精度と雑音パラメータの関数として特徴付ける。 さらに、ゲートセットトモグラフィーと最近提案された時空間雑音インバージョン法による誤差低減に要するノイズ特性コストの定量化を行い、後者がキャラクタリゼーションのオーバーヘッドを大幅に低減できることを示す。

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