論文の概要: Reinforcement Learning Assisted Quantum Simulation of Many-Body Excited States and Real-Time Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18569v1
• Date: Mon, 18 May 2026 15:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.924742
• Title: Reinforcement Learning Assisted Quantum Simulation of Many-Body Excited States and Real-Time Dynamics
• Title（参考訳）: 強化学習による多体励起状態の量子シミュレーションとリアルタイムダイナミクス
• Authors: Jiaji Zhang, Lipeng Chen, Carlos L. Benavides-Riveros,
• Abstract要約: この研究は、強化学習収縮量子固有解法(RL-CQE)を電子励起状態とリアルタイム量子力学に一般化する。 このアルゴリズムの重要な特徴は、ACSE残差に基づくスケーラブルな状態表現であり、その次元は1粒子ベースで成長するが、ターゲットとする励起状態の数に依存しない。 また、励起状態設定における符号のない量子ビット作用素の等価性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0101350159167537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The computation of electronic excited states and real-time quantum dynamics of many-fermion systems is among the most promising applications of near-term quantum computing. In this work, we generalize the reinforcement learning contracted quantum eigensolver (RL-CQE), previously developed for ground-state problems, to electronic excited states and real-time quantum dynamics, in which a deep Q-network agent adaptively selects the two-body operators at each iteration, yielding more compact ansätze and improved robustness with respect to critical hyperparameters. A key feature of the algorithm is a scalable state representation based on the ACSE residuals, whose dimension grows with the one-particle basis but remains independent of the number of targeted excited states. We also verify the equivalence of sign-free qubit operators in the excited-state setting, extending a result previously established for ground-state problems. Our RL-CQE for time evolution derives from a constant-scaling ansatz that represents the wave function with a fixed number of unitary transformations independent of simulation time $t$, enabled by the shared unitary structure of the purified ensemble treatment of excited states. Benchmarks on chemical systems demonstrate chemical accuracy with minimal operator counts across a range of bond lengths.
• Abstract（参考訳）: 電子励起状態の計算とマルチフェルミオン系のリアルタイム量子力学は、短期量子コンピューティングの最も有望な応用の一つである。 本研究では,従来の基底状態問題のために開発された強化学習型量子固有解法(RL-CQE)を,電子励起状態とリアルタイム量子力学に一般化する。 このアルゴリズムの重要な特徴は、ACSE残差に基づくスケーラブルな状態表現であり、その次元は1粒子ベースで成長するが、ターゲットとする励起状態の数に依存しない。 また、励起状態設定における符号のない量子ビット作用素の等価性を検証する。 我々の時間進化のためのRL-CQEは、励起状態の精製アンサンブル処理の共有ユニタリ構造によって実現されるシミュレーション時間$t$に依存しない固定数のユニタリ変換を持つ波動関数を表す定数スケーリングアンザッツから導かれる。 化学系のベンチマークでは、結合長の範囲で最小の演算子数で化学精度を示す。

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