論文の概要: Unitary Encoding of Thermal States via Thermofield Dynamics on Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00802v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 12:07:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 14:31:59.219659
• Title: Unitary Encoding of Thermal States via Thermofield Dynamics on Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける熱場ダイナミクスによる熱状態のユニタリ符号化
• Authors: G. X. A. Petronilo, M. R. Araújo, A. B. M. Souza, Clebson Cruz,
• Abstract要約: 本研究では、温度場ダイナミクスの有限温度真空を準備するゲートベースの量子アルゴリズムについて報告する。 回路深さはシステムサイズと線形にスケールし、単一のキュービット回転と隣り合うCNOTゲートしか必要としない。 我々の研究は、熱量子シミュレーションのための準備の整ったツールボックスを提供し、散逸相転移を研究するためのルートを開く。
• 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: Quantum computing has attracted the attention of the scientific community in the past few decades. However, despite some relevant advantages, near-term quantum devices remain severely limited by thermal effects, which induce decoherence and restrict coherent control at finite temperature. In this regard, this work reports a gate-based quantum algorithm that prepares the finite-temperature vacuum of Thermofield Dynamics (TFD) and tracks its real-time evolution. The circuit depth scales linearly with system size and requires only single-qubit rotations and nearest-neighbor CNOT gates, making it NISQ-friendly. We benchmark the protocol on the PennyLane simulator: magnetization of a spin-$1/2$ particle in a magnetic field agrees with the exact result $M(β)=\tanh(βω/2)$ to machine precision, and the coherent precession acquires a temperature-dependent damping that quantitatively matches the analytical TFD prediction. Our work provides a ready-to-deploy toolbox for thermal quantum simulations and opens a route to study dissipative phase transitions, quantum thermodynamics and thermal machine-learning models on near-term devices.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは過去数十年間、科学界の注目を集めてきた。 しかしながら、いくつかの関連する利点があるにもかかわらず、短期量子デバイスは熱効果によって著しく制限され、有限温度でのデコヒーレンスとコヒーレント制御が制限される。 本研究は,温度場ダイナミクス(TFD)の有限温度真空を作成し,そのリアルタイム進化を追跡するゲートベース量子アルゴリズムについて報告する。 回路深さはシステムサイズと線形にスケールし、単一のキュービット回転と隣り合うCNOTゲートのみを必要とするため、NISQフレンドリーである。 磁場中のスピン-1/2$粒子の磁化は、機械の精度に対して$M(β)=\tanh(βω/2)$と一致する。 我々の研究は、熱量子シミュレーションのための準備可能なツールボックスを提供し、散逸相転移、量子熱力学、および短期デバイス上での熱機械学習モデルを研究するためのルートを開く。

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