論文の概要: ffsim: Faster simulation of fermionic quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03123v1
- Date: Mon, 04 May 2026 20:04:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.632691
- Title: ffsim: Faster simulation of fermionic quantum circuits
- Title(参考訳): ffsim:フェルミオン量子回路の高速シミュレーション
- Authors: Kevin J. Sung, Inho Choi, Mirko Amico, Bartholomew Andrews, Esra Ayantuna, Yukio Kawashima, Wan-Hsuan Lin, David Omanovic, Samuele Piccinelli, Javier Robledo Moreno, Abdullah Ash Saki, James Shee, Soyoung Shin, Minh C. Tran, Kento Ueda, Haimeng Zhang, Mario Motta,
- Abstract要約: フェミオン量子回路の高速シミュレーションのためのオープンソースソフトウェアライブラリであるffsimについて述べる。
ffsimは、幅広いフェルミオン系に存在するスピン、対称性の粒子数とz成分の保存を利用する。
最大64量子ビットの量子回路を含む科学応用におけるフシムの能力を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0502700087523247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present ffsim, an open-source software library for fast simulation of fermionic quantum circuits. ffsim exploits conservation of particle number and the z component of spin, symmetries present in a wide range of fermionic systems, to dramatically reduce memory usage and simulation time compared to general-purpose quantum circuit simulators. Compared to FQE, a library with similar functionality, ffsim differs in software design and is faster on a representative set of simulation benchmarks. Beyond state vector evolution by basic fermionic gates, ffsim offers a number of additional features including variational ansatzes, Hamiltonian time evolution via Trotter-Suzuki product formulas, efficient sampling of Slater determinants, seamless integration with Qiskit and PySCF, and comprehensive documentation. We demonstrate ffsim's capabilities on scientific applications involving quantum circuits of up to 64 qubits.
- Abstract(参考訳): フェミオン量子回路の高速シミュレーションのためのオープンソースソフトウェアライブラリであるffsimについて述べる。
ffsimは、幅広いフェルミオン系に存在する粒子数とスピンのz成分の保存を利用して、汎用量子回路シミュレータと比較してメモリ使用量とシミュレーション時間を劇的に短縮する。
同様の機能を持つライブラリであるFQEと比較して、ffsimはソフトウェア設計で異なり、シミュレーションベンチマークの代表的なセットよりも高速である。
基本的なフェルミオンゲートによる状態ベクトルの進化以外にも、ffsimは変分アンサーゼ、トロッタースズキの製品公式によるハミルトン時間進化、スレーター行列式の効率的なサンプリング、QiskitとPySCFとのシームレスな統合、包括的なドキュメントなど、多くの追加機能を提供している。
最大64量子ビットの量子回路を含む科学応用におけるフシムの能力を実証する。
関連論文リスト
- Digital Quantum Simulation of the Holstein-Primakoff Transformation on Noisy Qubits [40.8066152850216]
クラウドベースの超伝導量子プロセッサ上でのボソニックモードのディジタル量子シミュレーションについて検討する。
アルゴリズムとハードウェアが引き起こすエラーの相互作用を検証し、最適なシミュレーションパラメータを同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-19T20:14:04Z) - Qiboml: towards the orchestration of quantum-classical machine learning [53.28668485072944]
本稿では,量子および古典的機械学習をオーケストレーションするオープンソースソフトウェアライブラリであるQibomlを紹介する。
多様なシミュレーションオプション、ノイズ認識シミュレーション、リアルタイムエラー軽減とキャリブレーションなどの機能を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T18:00:00Z) - Programming optical-lattice Fermi-Hubbard quantum simulators [39.58317527488534]
我々は異なるフェルミオンモデルのための基底状態準備アルゴリズムを開発した。
特に,我々はFermi-Hubbardモデルの基底状態を作成するために,変分プリコンパイルされた量子回路を最初に設計した。
本稿では,変分フェルミオン回路を用いた仮想時間進化の近似法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-07T16:40:58Z) - Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。
このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T17:16:07Z) - Fast emulation of fermionic circuits with matrix product states [0.0]
オープンソースMPS対応FQEインタフェース(MPS-FQE)を提案する。
このソフトウェアは、ほとんどの基本的なテンソル操作にオープンソースのpyblock3とblock2ライブラリを使用する。
本稿では,短期的およびフォールトトレラントな量子アルゴリズムに関するいくつかの応用例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T15:47:14Z) - Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) [58.50321380769256]
量子フェデレーション学習(QFL)は、量子機械学習(QML)モデルを使用して、複数のクライアント間の協調学習を容易にする。
関数の近似に時間的データを利用するQFLフレームワークの開発に前向きな作業は行われていない。
量子長短期メモリ(QLSTM)モデルと時間データを統合する新しいQFLフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T21:40:47Z) - The Fermionic Quantum Emulator [0.0]
フェルミオン量子エミュレータ (FQE) はフェルミオンの量子力学を効率的にエミュレートするためのプロトコルの集合である。
ライブラリはOpenFermionソフトウェアパッケージと完全に統合されており、シミュレーションバックエンドとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T18:01:19Z) - Hartree-Fock on a superconducting qubit quantum computer [30.152226344347064]
ここでは、12の量子ビット、78の2量子ビットゲート、114の1量子ビットゲートを含む、最も大きな化学の一連の量子シミュレーションを行う。
我々は、ジアゼンの異性化と同様に、$rm H_6$, $rm H_8$, $rm H_10$, $rm H_12$の結合エネルギーをモデル化する。
また,本実験の有効性を劇的に向上させる$N$-representabilityに基づく誤り軽減戦略を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T18:00:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。