論文の概要: Quantum simulation of nanographenes and Trotter error cancellation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00745v1
• Date: Fri, 01 May 2026 15:49:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:29.006833
• Title: Quantum simulation of nanographenes and Trotter error cancellation
• Title（参考訳）: ナノグラフェンの量子シミュレーションとトロッターエラーキャンセル
• Authors: Andreas Juul Bay-Smidt, Nina Glaser, Marcel D. Fabian, Earl T. Campbell, Nick S. Blunt, Gemma C. Solomon,
• Abstract要約: 本稿では,早期と大規模のフォールトトレラント量子コンピューティングのギャップを埋めるため,ナノグラフェンの$$$-systemの量子シミュレーションを提案する。 我々は、トロッター化量子シミュレーションの効率を検証し、最悪のケース、平均ケース、エネルギー固有値トロッター誤差の解析を行い、これらのトロッター誤差推定が桁違いに変化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2314765641075438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault-tolerant quantum computing is a promising tool for simulating molecules and materials, but frequently-considered applications require substantial resources, and the gap between hardware capabilities and requirements remains significant. We propose quantum simulation of nanographene $π$-systems as relevant and scalable problems to span the gap between early and large-scale fault-tolerant quantum computing. We examine the efficiency of Trotterized quantum simulation, present a detailed analysis of worst-case, average-case and energy eigenvalue Trotter errors, and show that these Trotter error estimates vary by orders of magnitude. Trotter eigenvalue errors are obtained from a novel tensor-network-based approach which allows spectral analysis of product formulas for systems beyond brute-force calculation. Notably, we observe a Trotter error cancellation phenomenon whereby the Trotter error for energy differences between low-lying eigenstates is significantly smaller than the Trotter error for absolute energies, resulting in approximately an order of magnitude circuit depth reduction for quantum phase estimation calculation of energy gaps. This is a significant result because for most chemical applications, only energy differences are of practical relevance. We estimate that calculation of energy gaps to chemical accuracy between the ground- and excited-states within the Pariser--Parr--Pople model for large 2D nanographenes (up to 140 spin orbitals) requires circuits with $< 3.2 \times 10^7$ Toffoli gates. This work shows that considering details of chemically-relevant applications and exploiting error cancellation can lead to substantial reductions in resource requirements.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントな量子コンピューティングは分子や材料をシミュレートするための有望なツールであるが、頻繁に検討されるアプリケーションはかなりのリソースを必要とし、ハードウェア能力と要求のギャップは依然として大きい。 本稿では,早期と大規模のフォールトトレラント量子コンピューティングのギャップを埋めるために,ナノグラフェン$π$系の量子シミュレーションを提案する。 我々は、トロッター化量子シミュレーションの効率を検証し、最悪のケース、平均ケース、エネルギー固有値トロッター誤差の詳細な解析を行い、これらのトロッター誤差推定が桁違いに変化することを示す。 トラッター固有値誤差は、ブルートフォース計算を超えたシステムの積公式のスペクトル分析を可能にする、テンソルネットワークに基づく新しいアプローチから得られる。 特に,低次固有状態間のエネルギー差のトロッター誤差が絶対エネルギーのトロッター誤差よりも著しく小さいため,エネルギーギャップの量子位相推定における回路深さの約1桁の減少が観測された。 これは、ほとんどの化学応用において、エネルギー差のみが実用的な関係にあるため、重要な結果である。 大規模2次元ナノグラフェン(最大140スピン軌道)に対するパリエ-パリエ-パリエ-パリエ-パリエ-ポリモデルにおける基底状態と励起状態の間のエネルギーギャップの計算には,<3.2 \times 10^7$トフォリゲートの回路が必要であると推定した。 本研究は, 化学関連アプリケーションの詳細とエラーキャンセルの活用が資源要求の大幅な削減につながることを示唆している。

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