論文の概要: Statistical Quantum Phase Estimation: Extensions and Practical Considerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18876v1
• Date: Fri, 15 May 2026 23:03:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.763643
• Title: Statistical Quantum Phase Estimation: Extensions and Practical Considerations
• Title（参考訳）: 統計的量子位相推定:拡張と実際的考察
• Authors: Amit Surana, Brandon Allen,
• Abstract要約: 本稿では,量子位相推定(SQPE)フレームワークのいくつかの改良と拡張を行い,その重要な実用的限界に対処する。 フーリエ級数の対称性を利用することで、GSE推定精度を同じに保ちながら、2倍の係数で回路ラン/サンプル数を削減できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present several refinements and extensions of the statistical quantum phase estimation (SQPE) framework to address some of its key practical limitations, improving its applicability to realistic cases. Recently, a family of statistical approaches for QPE have been proposed where each run uses only a few ancillae and shorter circuits than standard QPE and thus is better suited for early fault-tolerant quantum computers that are qubit-and depth-limited. SQPE method within that family estimates the cumulative distribution function (CDF) associated with spectral density of the Hamiltonian for a given trial state by using its Fourier approximation and then identifies the first jump discontinuity of the CDF to determine the ground state energy (GSE) of the Hamiltonian. It relies on random compilation procedure based on linear combination of unitaries (LCU) decomposition of the Hamiltonian assuming positive Pauli weights and requires a good estimate of lower bound on the overlap between the trial and true ground state, both of which may be difficult to achieve in practice. We address these limitations by generalizing the random compilation procedure for negative Pauli weights and employing a changepoint detection method for determining GSE which does not rely on an estimate of this overlap. We also show that by exploiting symmetry of the Fourier series one can reduce number of circuit runs/samples by a factor of 2x while keeping the GSE estimation accuracy the same. We illustrate these new developments numerically via a quantum simulator in Qiskit.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 量子位相推定(SQPE)フレームワークのいくつかの改良と拡張を行い, その重要な実用的限界に対処し, 実例への適用性を向上させる。 近年、QPEの統計学的アプローチの族として、各ランは標準的なQPEよりもわずかなアンシラと短い回路しか使用せず、量子ビットおよび深さ制限の早期のフォールトトレラント量子コンピュータに適していることが提案されている。 その家族内のSQPE法は、そのフーリエ近似を用いて、ハミルトニアンのスペクトル密度に付随する累積分布関数(CDF)を所定の試行状態に対して推定し、次にCDFの最初のジャンプ不連続性を同定して、ハミルトニアンの基底状態エネルギー(GSE)を決定する。 これは、ハミルトニアン重みを仮定するハミルトニアンのユニタリ分解(LCU)の線形結合に基づくランダムコンパイル法に依存しており、試行錯誤と真の基底状態との重なり合いによる下界を適切に推定する必要がある。 負のパウリ重みに対するランダムコンパイル手順を一般化し、この重み付けの見積に依存しないGSEを決定するための変更点検出手法を用いることにより、これらの制限に対処する。 また、フーリエ級数の対称性を利用することで、GSE推定精度を同じに保ちながら、2倍の係数で回路ラン/サンプル数を削減できることを示す。 Qiskitの量子シミュレータを用いて、これらの新しい展開を数値的に説明する。

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