論文の概要: Quantum-inspired classical simulation through randomized time evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13144v1
- Date: Tue, 14 Apr 2026 15:09:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.227237
- Title: Quantum-inspired classical simulation through randomized time evolution
- Title（参考訳）: ランダム時間進化による量子インスパイアされた古典シミュレーション
- Authors: Fredrik Hasselgren, Bálint Koczor,
- Abstract要約: 我々は、最近導入された時間進化のためのランダム化量子アルゴリズム(TE-PAI)を構築した。
我々は,大規模並列化の実現を目的として,古典シミュレーションの文脈に適応する。
我々は,MPS TE-PAIが生成物式よりも厳密な結合-次元切断に対してかなり堅牢であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tensor-network simulations of quantum many-body dynamics are fundamentally limited by entanglement build-up, which leads to exponentially growing computational costs. Furthermore, these classical simulation algorithms are inherently sequential as typically a tensor network representation of the quantum state is updated incrementally at each time step. We build on recently introduced randomized quantum algorithms for time evolution (TE-PAI), and adapt them to the classical simulation context with the purpose of enabling massive parallelisation. Our MPS TE-PAI approach achieves exact time evolution on average (unbiased estimator) and proceeds by representing an ensemble of randomized shallow Trotter-variant circuits as tensor networks. As each circuit instance yields a deterministic quantum state (or observable expecation value), the only source of randomness is the sampling of circuit variants; the absence of shot noise therefore yields a reduced estimator variance relative to quantum hardware implementations of TE-PAI. We simulate representative disordered one-dimensional spin-ring Hamiltonians, and numerically observe reductions in the per-sample gate-count by a factor of up to $10^3$ relative to Trotterized MPS evolution, yielding orders of magnitude reduction in the time-to-solution under realistic levels of parallelisation. Finally, we numerically observe that MPS TE-PAI is substantially more robust against severe bond-dimension truncation than product formulas, potentially making it useful for the simulation of strongly correlated systems where truncation is necessary in practice. We also demonstrate that the approach can be used naturally in combination with existing time evolution algorithms, effectively extending their time depth via parallelisation.
- Abstract（参考訳）: 量子多体力学のテンソル・ネットワークシミュレーションは、エンタングルメント・ビルドアップによって基本的に制限され、計算コストが指数関数的に増加する。
さらに、これらの古典的なシミュレーションアルゴリズムは本質的にシーケンシャルであり、典型的には量子状態のテンソルネットワーク表現は各時間ステップで漸進的に更新される。
我々は、最近導入された時間進化のためのランダム化量子アルゴリズム(TE-PAI)を構築し、それらを大規模並列化を実現するために古典的なシミュレーションコンテキストに適応させる。
我々のMPS TE-PAIアプローチは、平均的(偏りのない推定器)で正確な時間進化を達成し、ランダム化された浅部トロッター変動回路のアンサンブルをテンソルネットワークとして表現することで進行する。
各回路インスタンスが決定論的量子状態(または可観測放出値)を出力するので、ランダム性の唯一の源は回路変動のサンプリングであり、したがってショットノイズの欠如はTE-PAIの量子ハードウェア実装に対する推定値のばらつきを減少させる。
我々は,一次元スピンリングハミルトニアンの代表的乱れをシミュレートし,Trotterized MPSの進化に対する最大10^3$の因子によるサンプルゲート数の減少を数値的に観察し,現実的な並列化レベル下での時間分解の規模縮小の順序を導出した。
最後に,MPS TE-PAIは製品式よりも厳密なボンド-メンション・トランケーションに対してかなり堅牢であり,実際にトランケーションが必要な強い相関系のシミュレーションに有用である可能性が示唆された。
また、既存の時間進化アルゴリズムと自然に組み合わせることで、並列化による時間深度を効果的に拡張できることを示す。
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