論文の概要: Bowtie VarQTE: A Resource-Efficient Quantum State Preparation Primitive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20331v1
• Date: Tue, 19 May 2026 18:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.300929
• Title: Bowtie VarQTE: A Resource-Efficient Quantum State Preparation Primitive
• Title（参考訳）: Bowtie VarQTE: リソース効率の良い量子状態生成プリミティブ
• Authors: Marc Drudis, Alberto Baiardi, Mattia Chiurco, Francesco Tacchino, Stefan Woerner, Christa Zoufal,
• Abstract要約: VarQTEは、物理的に構造化された量子状態を作るためのプリミティブである。 これは、既存の構造と関連する古典的なシミュレーションを可能にする可能性を活用することで、量子リソースの要求を減らす。 2Dシステムの結果は、標準的なサンプルベースのクリロフ対角化計算と比較して、ボーティVarQTEが量子要求をいかに削減できるかを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preparation of quantum states is a fundamental requirement for many quantum algorithms. A native route to preparing physically structured states is based on short-time simulation of dynamical processes, such as real or imaginary time evolution. This work presents a resource-efficient framework for the approximation thereof with \textit{bowtie \ac{VarQTE}} which uses classical simulation where possible and quantum resources where necessary. We introduce a framework that leverages existing causal light-cones to minimize quantum resource requirements in the evaluation of gradient and quantum geometric tensor terms by utilizing classical simulation methods for causally relevant subcircuits. This in turn enables exact parameter updates according to McLachlan's variational principle and, thereby, improves numerical stability. We conduct a comparison with a state preparation method that is based on a tensor-network compiled Trotter algorithm: approximate quantum compilation (AQC). In recent work, this approach has shown impressive performance. However, its key-bottleneck is the necessity to have a classical (approximate) representation of the target state. Our numerical experiments indicate that bowtie VarQTE can achieve comparable fidelities without this requirement. We further illustrate how bowtie VarQTE can facilitate a state-preparation pipeline that combines the simulation of imaginary and real time evolution for a sample-based quantum algorithm. In fact, results on 2D systems show how bowtie VarQTE can reduce the quantum requirements compared to standard, sample-based Krylov diagonalization calculations. Our results indicate that VarQTE is a promising primitive for the preparation of physically structured quantum states that reduces requirements on quantum resources by leveraging existing structures and the associated possibility of enabling classical simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の生成は多くの量子アルゴリズムの基本的な要件である。 物理的に構造化された状態を作るためのネイティブルートは、実時間や想像上の時間進化のような動的過程の短時間のシミュレーションに基づいている。 本研究は, 古典的シミュレーションを用いて, 必要であれば量子資源を用いて, その近似を近似するための資源効率のよいフレームワークを提案する。 我々は、因果関係のサブ回路に対する古典的なシミュレーション手法を用いて、勾配および量子幾何テンソル項の評価において、既存の因果光線を利用するフレームワークを導入し、量子リソース要求を最小限に抑える。 これにより、マクラークランの変分原理に従って正確なパラメータの更新が可能となり、数値安定性が向上する。 本稿では,テンソルネットワークでコンパイルされたトロッターアルゴリズム(AQC)に基づく状態準備法との比較を行う。 最近の研究で、このアプローチは素晴らしいパフォーマンスを示しています。 しかし、そのキー・ブートネックは、ターゲット状態の古典的な(近似的な)表現を持つことの必要性である。 我々の数値実験により, ボウティーVarQTEは, この要件を満たさずに同等の忠実度を達成できることが示唆された。 さらに、ボーティVarQTEが、サンプルベース量子アルゴリズムの想像とリアルタイムの進化のシミュレーションを組み合わせた状態準備パイプラインをいかに促進できるかを述べる。 実際、2Dシステムにおける結果は、標準的なサンプルベースのクリロフ対角化計算と比較して、ボーティVarQTEが量子要求をいかに削減できるかを示している。 この結果から、VarQTEは、既存の構造を活用し、量子資源の要求を減らし、古典的なシミュレーションを可能にする、物理的に構造化された量子状態を作るための有望なプリミティブであることが示唆された。

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