論文の概要: Combining non-parametric quantum states and MERA tensor networks for ground-state optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21447v1
• Date: Wed, 20 May 2026 17:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.817509
• Title: Combining non-parametric quantum states and MERA tensor networks for ground-state optimization
• Title（参考訳）: 基底状態最適化のための非パラメトリック量子状態とMERAテンソルネットワークの組み合わせ
• Authors: Julian Schuhmacher, Alberto Baiardi, Francesco Tacchino, Ivano Tavernelli,
• Abstract要約: 量子アニーリングと古典的等尺テンソルネットワークによって作成された非パラメトリック量子状態を組み合わせた代替戦略を導入する。 横フィールドイジングモデル上での広範囲な数値シミュレーションにより,本手法の有効性を実証する。 提案手法は, 従来の量子シミュレーションと比較して, 得られた基底状態近似の精度を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5833117322405447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid tensor networks offer a promising route to enhance the expressivity of classical tensor network methods by incorporating quantum states prepared on a quantum computer. Existing approaches are limited by the variational optimization of the quantum component of the tensor network. In this work, we introduce an alternative strategy that combines a non-parametric quantum state prepared through quantum annealing and a classical isometric tensor network. The latter is variationally optimized while the former is used as a fixed, boundary tensor resource in the form of classical shadows. We demonstrate the feasibility of this approach through extensive numerical simulations on the transverse-field Ising model, showing that the optimization procedure remains robust under statistical and hardware noise. Moreover, our results indicate that our newly proposed setup improves the accuracy of the obtained ground state approximation compared to the original quantum simulation, without increasing the depth of the applied quantum circuits. Therefore, this setup offers a practical route to scale variational quantum algorithms towards the quantum utility scale.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドテンソルネットワークは、量子コンピュータ上に用意された量子状態を統合することで、古典的なテンソルネットワーク手法の表現性を高めるための有望な経路を提供する。 既存のアプローチはテンソルネットワークの量子成分の変分最適化によって制限される。 そこで本研究では,量子アニールによる非パラメトリック量子状態と古典的等尺テンソルネットワークを組み合わせた代替戦略を提案する。 後者は変分最適化され、前者は古典的な影の形で固定された境界テンソル資源として使用される。 本手法の有効性を横場イジングモデル上での広範囲な数値シミュレーションにより実証し, 統計的およびハードウェアノイズ下では, 最適化手順が頑健であることを示す。 さらに, 提案手法は, 応用量子回路の深さを増大させることなく, 得られた基底状態近似の精度を元の量子シミュレーションより向上させることを示す。 したがって、この設定は変分量子アルゴリズムを量子ユーティリティスケールにスケールするための実用的な経路を提供する。

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