論文の概要: Local-Observable-Guided Generative Quantum Circuits for Degenerate Ground Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23300v1
• Date: Fri, 22 May 2026 07:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.235058
• Title: Local-Observable-Guided Generative Quantum Circuits for Degenerate Ground Spaces
• Title（参考訳）: 縮退地空間のための局所可観測誘導型生成量子回路
• Authors: Yiying Chen, Lingxia Zhang, Yanzheng Zhu, Kaiyan Yang, Xiao Zeng, Zizhu Wang,
• Abstract要約: 我々は、量子多体系における退化基底空間を探索するハイブリッド生成量子回路を開発した。 我々は,Magumdar-Ghoshモデル,Affleck-Kennedy-Lieb-Tasakiモデル,Spin-1 XXZチェーンのフレームワークをベンチマークした。 このフレームワークは、ショットベース推定の下でも頑健であり、測定予算を削減して縮退した地上空間を回復することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.309386084494431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Searching for degenerate ground spaces in quantum many-body systems is central to understanding spontaneous symmetry breaking and topological order. Although existing numerical methods can approximate individual ground states with high accuracy, recovering the full degenerate space remains a substantial challenge. Here we tackle this problem using a hybrid generative quantum circuit that combines a classical generative model with an expressive parameterized quantum circuit (PQC). The classical model learns a distribution over PQC parameters, enabling the sampling of an ensemble of ground states, while the PQC ensures compatibility with quantum hardware. To promote both low energy and state diversity, we define an energy-diversity objective composed of an energy-minimization term and cosine-similarity penalties derived from local observable correlators. These local descriptors provide a scalable, measurement-efficient means of distinguishing distinct ground states. We benchmark the framework on the Majumdar-Ghosh model, the Affleck-Kennedy-Lieb-Tasaki model, and the spin-1 XXZ chain, which realize distinct mechanisms of degeneracy. In all cases, the method produces a diverse ensemble whose linear span accurately reproduces the target ground space, in some instances, it identifies an approximately orthogonal basis within the learned ensemble. We further show that the framework remains robust under shot-based estimation and can still recover the degenerate ground space with a reduced measurement budget.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系における退化基底空間の探索は自然対称性の破れと位相秩序を理解する中心となる。 既存の数値解法は個々の基底状態を高精度に近似することができるが、完全な退化空間を復元することは大きな課題である。 本稿では、古典的生成モデルと表現パラメタライズド量子回路(PQC)を組み合わせたハイブリッド生成量子回路を用いてこの問題に取り組む。 古典モデルはPQCパラメータの分布を学習し、基底状態のアンサンブルをサンプリングし、PQCは量子ハードウェアとの互換性を保証する。 低エネルギーと状態の多様性を両立させるために,エネルギー最小化項と局所観測型相関器から得られるコサイン類似性ペナルティからなるエネルギー多様性目標を定義した。 これらの局所記述子は、異なる基底状態を識別するスケーラブルで測定効率のよい手段を提供する。 我々は,Magumdar-Ghoshモデル,Affleck-Kennedy-Lieb-Tasakiモデル,および縮退の異なるメカニズムを実現するSpin-1 XXZチェーンをベンチマークした。 いずれの場合も、線形スパンがターゲットの接地空間を正確に再現する多様なアンサンブルを生成するが、場合によっては学習されたアンサンブル内のほぼ直交基底を識別する。 さらに、このフレームワークは、ショットベース推定の下でも頑健であり、測定予算を削減して縮退した地上空間を回復できることを示す。

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