論文の概要: Quantum algorithms for compact polymer thermodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12334v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 18:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.703564
• Title: Quantum algorithms for compact polymer thermodynamics
• Title（参考訳）: コンパクト高分子熱力学のための量子アルゴリズム
• Authors: Davide Rattacaso, Daniel Jaschke, Antonio Trovato, Ilaria Siloi, Simone Montangero,
• Abstract要約: ハミルトン環のアンサンブルからの効率的なサンプリングは、コンパクトポリマーの熱力学特性を予測するために重要である。 本研究では, 最大コンパクトポリマーおよびヘテロポリマーの熱力学特性の量子計算による推定において, 二次的な高速化を可能にする。
• 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: Efficient sampling from ensembles of Hamiltonian cycles is critical for predicting the thermodynamic properties of compact polymers, with applications including modeling protein and RNA folding and designing soft materials. Although classical Monte Carlo methods are widely regarded as the standard approach, their efficiency is strongly limited when applied to compact polymers. In this work, we enable a quadratic speedup in the estimation of thermodynamic properties of maximally compact polymers and heteropolymers by quantum computation. To this end, we encode the target thermodynamic ensemble into the amplitudes of a quantum state, i.e., a quantum sample, which can be processed via amplitude amplification. Using quantum equational reasoning, we construct a local parent Hamiltonian whose unique ground state realizes a quantum sample of all Hamiltonian cycles. This state can be prepared on quantum hardware using ground-state preparation methods, such as quantum annealing, and subsequently manipulated to generate quantum samples of polymers and heteropolymers at a target temperature. Finally, we approximate the quantum sample as a tensor network, revealing an entanglement area law. For fixed-width rectangular lattices, we obtain a time-efficient and compact encoding of the full ensemble of Hamiltonian cycles, enabling the efficient evaluation of expectation values, partition functions, and configuration probabilities via tensor contractions, without resorting to sampling.
• Abstract（参考訳）: ハミルトン環のアンサンブルからの効率的なサンプリングは、タンパク質のモデリングやRNAの折りたたみ、ソフトマテリアルの設計など、コンパクトポリマーの熱力学特性を予測するために重要である。 古典的モンテカルロ法は標準的手法として広く見なされているが、コンパクトポリマーに適用した場合、その効率は強く制限される。 本研究では, 最大コンパクトポリマーおよびヘテロポリマーの熱力学特性の量子計算による推定において, 二次的な高速化を可能にする。 この目的のために、ターゲットの熱力学的アンサンブルを量子状態の振幅、すなわち振幅増幅によって処理できる量子サンプルに符号化する。 量子方程式推論を用いて、一意な基底状態がすべてのハミルトニアンサイクルの量子サンプルを実現する局所親ハミルトニアンを構築する。 この状態は、量子アニールなどの基底状態調製法を用いて量子ハードウェア上に生成することができ、その後、ターゲット温度でポリマーとヘテロポリマーの量子サンプルを生成するように操作される。 最後に、量子サンプルをテンソルネットワークとして近似し、絡み合い領域の法則を明らかにする。 固定幅長方形格子に対して、ハミルトンサイクルの全アンサンブルを時間効率よくコンパクトに符号化し、サンプリングに頼ることなく、テンソル収縮による期待値、分割関数、構成確率の効率的な評価を可能にする。

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