論文の概要: A Variational Dissipative Framework for Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25841v1
• Date: Mon, 25 May 2026 13:35:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.142747
• Title: A Variational Dissipative Framework for Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 量子アルゴリズムの変分フレームワーク
• Authors: Yuan Yao, Ruipeng Xing, Yongjian Gu, Yiming Huang, Xiao Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,パラメータ化量子アルゴリズムに工学的散逸を組み込む変分散逸フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、システムのみの変分層とトレーニング可能な消散モジュールが結合される。 本稿では,再利用可能なトレーニングプリミティブとして,工学的散逸を変分量子回路に組み込むことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.862867915765774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dissipation engineering has attracted growing interest as an approach to controlling open quantum systems through engineered system-environment interactions. Standard variational quantum circuits are usually built from unitary operations and therefore explore only a restricted family of states. To go beyond this limitation, we introduce a variational dissipative framework in which ancilla-assisted engineered dissipation is incorporated into parameterized quantum algorithms. In this framework, system-only variational layers are combined with trainable dissipative modules, so that the circuit can prepare a broader class of mixed states through ancilla-assisted nonunitary transformations. Within this framework, the same ancilla-assisted dissipative block is used in two representative settings with different objectives. For ground-state search, it is integrated into a dissipative variational quantum eigensolver to improve the convergence toward low-energy states. For state recovery, it is trained as a recovery channel to suppress preparation noise and enhance fidelity with the target state. In both cases, the block is realized through parameterized system-ancilla couplings followed by ancilla reset and trace-out. Our results show that engineered dissipation can be incorporated into variational quantum circuits as a reusable trainable primitive rather than treated only as a source of noise. In this sense, the proposed framework identifies ancilla-assisted dissipative channels as a concrete variational resource that can support both optimization and recovery tasks within a unified design.
• Abstract（参考訳）: 散逸工学は、工学化されたシステム環境相互作用を通じてオープン量子システムを制御するアプローチとして、関心が高まりつつある。 標準変分量子回路は通常、ユニタリ演算から構築されるため、制限された状態の族のみを探索する。 この制限を超えるために、アシラ支援技術による散逸をパラメータ化量子アルゴリズムに組み込む変分散逸フレームワークを導入する。 このフレームワークでは、システムのみの変分層とトレーニング可能な散逸モジュールが組み合わされ、アンシラ支援非単体変換により、回路はより広範な混合状態のクラスを作成できる。 このフレームワーク内では、異なる目的を持つ2つの代表的設定で同じアンシラアシスト消散ブロックが使用される。 基底状態探索では、低エネルギー状態への収束を改善するために散逸型変分量子固有解器に統合される。 状態回復のために、準備ノイズを抑制し、目標状態との忠実度を高めるための回復チャネルとして訓練される。 どちらの場合も、ブロックはパラメータ化されたシステム/アンシラ結合によって実現され、続いてアンシラリセットとトレースアウトが続く。 提案手法は, ノイズ源としてのみ扱われるのではなく, 再利用可能なトレーニングプリミティブとして, 可変量子回路に組み込むことができることを示す。 この意味で、提案フレームワークは、アンシラ支援型消散チャネルを、統一設計における最適化タスクと回復タスクの両方をサポートする具体的な変動資源として特定する。

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