論文の概要: qSHIFT: An Adaptive Sampling Protocol for Higher-Order Quantum Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26263v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 03:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.244681
• Title: qSHIFT: An Adaptive Sampling Protocol for Higher-Order Quantum Simulation
• Title（参考訳）: qSHIFT:高次量子シミュレーションのための適応サンプリングプロトコル
• Authors: Sangjin Lee, Sangkook Cho,
• Abstract要約: 量子シミュレーションは量子コンピューティングの基盤となる応用である。 標準手法は回路深度と精度のトレードオフに直面している。 これらの制限を克服する適応サンプリングプロトコルであるqSHIFTを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5635658368100682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum simulation is a cornerstone application for quantum computing, yet standard methods face a trade-off between circuit depth and accuracy: Trotterization depth scales with the number of Hamiltonian terms $L$, while sampling-based qDRIFT is restricted to $O(t^2)$ error scaling. Here, We introduce qSHIFT, an adaptive sampling protocol that overcomes these limitations. By adaptively updating sampling distributions, qSHIFT maintains $L$-independent gate complexity while achieving an improved error scaling of $O(t^{1+r})$ for an adjustable parameter $r$. This performance is enabled by a classical subroutine solving $L^r$ linear equations per sampling round. Numerical demonstrations confirm the $O(t^{1+r})$ scaling, showcasing qSHIFT as a resource-efficient framework for high-precision quantum simulation. Furthermore, the protocol's reduced circuit depth enhances its compatibility with physical error mitigation, making it a promising candidate for implementation on near-term quantum devices. In addition to its role as a standalone algorithm, qSHIFT can provide a high-precision foundation for modular quantum frameworks such as qSWIFT or Krylov quantum diagonalization.
• Abstract（参考訳）: 量子シミュレーションは量子コンピューティングの基盤となるアプリケーションであるが、標準的な手法では回路深度と精度のトレードオフに直面している: トロタライゼーション深度はハミルトン項数$L$でスケールし、サンプリングベースのqDRIFTは$O(t^2)$エラースケーリングに制限される。 本稿では,これらの制限を克服する適応型サンプリングプロトコルであるqSHIFTを紹介する。 サンプリング分布を適応的に更新することにより、qSHIFTは$L$非依存ゲート複雑性を維持し、調整可能なパラメータ$r$に対して$O(t^{1+r})$のエラースケーリングの改善を実現している。 この性能は、サンプリングラウンド毎に$L^r$線形方程式を解く古典的なサブルーチンによって実現される。 数値的なデモンストレーションでは、$O(t^{1+r})$スケーリングを確認し、qSHIFTを高精度な量子シミュレーションのためのリソース効率のフレームワークとして示している。 さらに、プロトコルの回路深さの低減は物理誤差軽減との整合性を高め、短期量子デバイスの実装に有望な候補となる。 スタンドアロンのアルゴリズムとしての役割に加えて、qSHIFTはqSWIFTやKrylov量子対角化のようなモジュラー量子フレームワークの高精度基盤を提供することができる。

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