論文の概要: Quantum State Engineering Under Multiple Expectation-Value Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02367v1
• Date: Mon, 04 May 2026 09:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.208031
• Title: Quantum State Engineering Under Multiple Expectation-Value Constraints
• Title（参考訳）: 複数の期待値制約下における量子状態工学
• Authors: Anjali Mahapatra, Gururaj Kadiri,
• Abstract要約: この研究は、期待値ターゲティングと呼ばれる量子状態工学の定式化を導入する。 量子化学や多体物理学において、標準的な基底状態の準備問題を仮定する。 期待値ターゲティングを目的としたフレームワークであるQUESTを紹介する。
• 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: This work introduces a formulation of quantum state engineering termed expectation-value targeting: the task of preparing a pure state whose expectation values with respect to a prescribed set of observables attain specified targets. This formulation subsumes standard ground-state preparation problems in quantum chemistry and many-body physics, while extending beyond variational energy minimization to multi-constraint state synthesis. The problem amounts to solving a system of nonlinear constraints on an exponentially large state space, for which no general efficient classical approaches are known. Variational quantum algorithms tackle this problem by restricting the search to a low-dimensional parameter space, and relying on classical optimization techniques for solutions. However, these approaches can become extremely ineffective for the present problem, where competing constraints can induce rugged landscapes and vanishing gradients (barren plateaus). Adaptive variational methods, in which the ansatz is constructed iteratively from a pool of candidate operators rather than fixed in advance, have been developed primarily for ground-state preparation. However, we show that the present problem also admits a similar construction. We introduce QUEST (Quantum Unitary Engineering of States to Target), a framework purpose-built for expectation-value targeting, in which the engineered state is constructed as a depth-adaptive sequence of Pauli rotations, with each rotation chosen to descend a sum-of-squared-residuals cost. QUEST provides a constructive route to expectation-value targeting, building the engineered state one Pauli rotation at a time, and establishes adaptive synthesis as a primitive for state preparation under multiple, potentially inconsistent target constraints.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、期待値ターゲティングと呼ばれる量子状態工学の定式化を導入する。 この定式化は、量子化学や多体物理学における標準的な基底状態の準備問題を仮定し、変動エネルギーの最小化から多制約状態合成にまで拡張する。 この問題は指数関数的に大きな状態空間上の非線形制約の系を解くことであり、一般に効率的な古典的アプローチは知られていない。 変分量子アルゴリズムは、低次元のパラメータ空間への探索を制限し、解に対する古典的な最適化手法に頼ることでこの問題に対処する。 しかし、これらのアプローチは、競合する制約が荒れ果てた風景を誘発し、勾配(不規則な台地)を消滅させるという、現在の問題にとって非常に効果の低いものとなる。 アダプティブ変分法は、前もって固定されるのではなく、候補作用素のプールからアンザッツを反復的に構築する手法として、主に地中準備のために開発された。 しかし,本報告では同様の構成も認めている。 QUEST(Quantum Unitary Engineering of States to Target)は、期待値ターゲティングのために構築されたフレームワークであり、各回転は2乗残差の総和を下げるために選択される、パウリ回転の深さ適応列として構築される。 QUESTは、期待値ターゲティングへの建設的なルートを提供し、エンジニアリングされたステートを1つのパウリ回転で構築し、複数の、潜在的に一貫性のないターゲット制約の下で、状態準備のプリミティブとして適応合成を確立する。

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