論文の概要: Dissipative preparation of injective tensor network states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25089v1
• Date: Sun, 24 May 2026 14:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.750478
• Title: Dissipative preparation of injective tensor network states
• Title（参考訳）: インジェクティブテンソルネットワーク状態の散逸準備
• Authors: Drishti Baruah, Georgios Styliaris, J. Ignacio Cirac, Rahul Trivedi,
• Abstract要約: テンソルネットワーク状態の生成は、幅広い量子シミュレーションタスクの基本的な前提条件である。 本稿では,定常状態が与えられたインジェクティブテンソルネットワーク状態である連続時間および離散時間幾何学的局所散逸過程を構築する。 提案手法は, 誤差$varepsilon$ in $O(log (N/varepsilon)$ time に対して$N$サイト上のすべての射影行列生成物を調製し, 従来知られていた散逸行列よりも指数関数的に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09999629695552194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The preparation of tensor network states is a fundamental prerequisite for a wide range of quantum simulation tasks. While many unitary protocols for preparing these states have been investigated, dissipative state preparation provides a powerful alternative since it can be robust to noise and initialization errors. In this paper, we construct both continuous-time and discrete-time geometrically local dissipative processes whose unique steady state is a given injective tensor network state. Our method prepares all injective matrix product states on $N$ sites to an error $\varepsilon$ in $O(\log (N/\varepsilon))$ time, yielding an exponential improvement over previously known dissipative preparation schemes. For two and higher-dimensional tensor network states, we prove that when the tensors of the state are \emph{highly injective}, the constructed dissipative processes are rapid-mixing i.e., they prepare a state $\varepsilon$-close to the $N$-site target state in $O( \log (N/\varepsilon))$ time. For these states, our approach provides a polynomial speedup over known unitary methods for states defined on lattices and an exponential speedup for states on general bounded-degree graphs. We corroborate our theoretical results with numerical studies that indicate that the dissipative protocol can rapidly prepares states outside the high-injectivity assumption.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワーク状態の準備は、幅広い量子シミュレーションタスクの基本的な前提条件である。 これらの状態を作成するための多くのユニタリプロトコルが研究されているが、消散状態の準備はノイズや初期化エラーに対して堅牢であるため、強力な代替手段を提供する。 本稿では,一意な定常状態が与えられたインジェクティブテンソルネットワーク状態である連続時間および離散時間幾何学的局所散逸過程を構築する。 提案手法は,N$サイト上のすべての射影行列生成物の状態に誤差$\varepsilon$ in $O(\log (N/\varepsilon))$ time を発生させる。 2つの高次元テンソルネットワーク状態に対して、状態のテンソルが \emph{highly injective} であるとき、構成された散逸過程が高速混合であること、すなわち、$O( \log (N/\varepsilon))$時間で$N$のターゲット状態に$\varepsilon$-close状態を作ることを証明している。 これらの状態に対して、格子上で定義された状態に対する既知のユニタリ法よりも多項式の高速化と、一般有界グラフ上の状態に対する指数的な高速化を提供する。 我々は, 散逸プロトコルが高射性仮定の外部の状態を迅速に準備できることを示す数値的な研究と理論結果を相関させる。

関連論文リスト

• Learning quantum states of continuous variable systems [4.05533173496439]
  量子状態トモグラフィーは、測定データから未知の状態の古典的な記述を導出することを目的としている。 連続変数系のトモグラフィーは時間資源の点で極めて非効率であることを示す。 ガウス状態のトモグラフィーが効率的であることも証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:19:55Z)
• Computational complexity of isometric tensor network states [0.0]
  2D isoTNSを1+1Dユニタリ量子回路にマッピングする。 強いインジェクティブなアイソTNSで局所的な期待値を計算するための高速な古典的アルゴリズムを求める。 本研究の結果は,isoTNSを契約する証明可能なアルゴリズムの設計に利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T19:00:00Z)
• Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with Applications [93.56766264306764]
  任意の量子状態を作成するための新しい決定論的手法は、以前の方法よりも少ない量子資源を必要とすることを示す。 我々は、量子機械学習、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系を解くことなど、この能力が役立ついくつかのアプリケーションを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T18:23:20Z)
• Sparse random Hamiltonians are quantumly easy [105.6788971265845]
  量子コンピュータの候補は、量子システムの低温特性をシミュレートすることである。 本稿は、ほとんどのランダムハミルトニアンに対して、最大混合状態は十分に良い試行状態であることを示す。 位相推定は、基底エネルギーに近いエネルギーの状態を効率的に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T10:57:36Z)
• Efficient Adiabatic Preparation of Tensor Network States [0.3683202928838613]
  有限格子における少数体親ハミルトニアンの独特な基底状態であるテンソルネットワーク状態を作成するための特定の断熱経路を提案し,研究する。 この経路は有限系のギャップを保証し、効率的な数値シミュレーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T18:17:55Z)
• Quantum state tomography with tensor train cross approximation [84.59270977313619]
  測定条件が最小限であるような状態に対して、完全な量子状態トモグラフィが実行可能であることを示す。 本手法は,非構造状態と局所測定のための最もよく知られたトモグラフィー法よりも指数関数的に少ない状態コピーを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T17:56:28Z)
• Efficient construction of tensor-network representations of many-body Gaussian states [59.94347858883343]
  本稿では,多体ガウス状態のテンソルネットワーク表現を効率よく,かつ制御可能な誤差で構築する手法を提案する。 これらの状態には、量子多体系の研究に欠かせないボゾン系およびフェルミオン系二次ハミルトン系の基底状態と熱状態が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T11:30:23Z)
• Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum many-body physics [59.7232780552418]
  我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。 この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。 また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:54:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。