論文の概要: Active Sampling Sample-based Quantum Diagonalization from Finite-Shot Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13536v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 19:17:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.2596
- Title: Active Sampling Sample-based Quantum Diagonalization from Finite-Shot Measurements
- Title（参考訳）: 有限ショット計測によるアクティブサンプリングサンプルベース量子対角化
- Authors: Rinka Miura,
- Abstract要約: 短期量子デバイスは有限ショットの測定のみを提供し、不完全で汚染された状態に備える。
これは、サンプルを完全なトモグラフィーや徹底的な測定なしに信頼性の高い低エネルギー推定に変換するアルゴリズムを動機付けている。
アクティブサンプリングサンプルに基づく量子対角化(AS-SQD)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Near-term quantum devices provide only finite-shot measurements and prepare imperfect, contaminated states. This motivates algorithms that convert samples into reliable low-energy estimates without full tomography or exhaustive measurements. We propose Active Sampling Sample-based Quantum Diagonalization (AS-SQD), framing SQD as an active learning problem: given measured bitstrings, which additional basis states should be included to efficiently recover the ground-state energy? SQD restricts the Hamiltonian to a selected set of basis states and classically diagonalizes the restricted matrix. However, naive SQD using only sampled states suffers from bias under finite-shot sampling and excited-state contamination, while blind random expansion is inefficient as system size grows. We introduce a perturbation-theoretic acquisition function based on Epstein--Nesbet second-order energy corrections to rank candidate basis states connected to the current subspace. At each iteration, AS-SQD diagonalizes the restricted Hamiltonian, generates connected candidates, and adds the most valuable ones according to this score. We evaluate AS-SQD on disordered Heisenberg and Transverse-Field Ising (TFIM) spin chains up to 16 qubits under a preparation model mixing 80\% ground state and 20\% first excited state. Furthermore, we validate its robustness against real-world state preparation and measurement (SPAM) errors using physical samples from an IBM Quantum processor. Across simulated and hardware evaluations, AS-SQD consistently achieves substantially lower absolute energy errors than standard SQD and random expansion. Detailed ablation studies demonstrate that physics-guided basis acquisition effectively concentrates computation on energetically relevant directions, bypassing exponential combinatorial bottlenecks.
- Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスは有限ショットの測定のみを提供し、不完全で汚染された状態に備える。
これは、サンプルを完全なトモグラフィーや徹底的な測定なしに信頼性の高い低エネルギー推定に変換するアルゴリズムを動機付けている。
アクティブサンプリングサンプルに基づく量子対角化(AS-SQD)を提案し,SQDを有効学習問題とする。
SQDはハミルトニアンを選択された基底状態の集合に制限し、古典的には制限された行列を対角化する。
しかし, サンプル状態のみを用いた単純SQDは, 有限ショットサンプリングおよび励起状態汚染下での偏りに悩まされ, ブラインドランダム展開はシステムサイズが大きくなるにつれて非効率である。
Epstein--Nesbet 2次エネルギー補正に基づく摂動理論獲得関数を導入し、現在の部分空間に接続された候補基底状態のランク付けを行う。
各イテレーションにおいて、AS-SQDは制限ハミルトニアンを対角化し、連結候補を生成し、このスコアに従って最も価値のあるものを追加する。
As-SQD を乱れた Heisenberg および Transverse-Field Ising (TFIM) スピン鎖上で, 80 % 基底状態と 20 % 第一励起状態とを混合した準備モデルで評価した。
さらに,IBM Quantumプロセッサの物理サンプルを用いて実世界の状態準備・測定(SPAM)誤差に対する堅牢性を検証する。
AS-SQDは、シミュレーションおよびハードウェア評価全体で、標準のSQDやランダム展開よりもはるかに低い絶対エネルギー誤差を一貫して達成する。
詳細なアブレーション研究により、物理誘導基底獲得は指数的組合せボトルネックを回避し、エネルギー的に関連する方向の計算を効果的に集中させることを示した。
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