論文の概要: Basis-Adaptive Sparse-State Simulation of Quantum Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27285v1
- Date: Tue, 26 May 2026 17:02:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.470616
- Title: Basis-Adaptive Sparse-State Simulation of Quantum Circuits
- Title（参考訳）: 量子回路の基底適応スパース状態シミュレーション
- Authors: Ch Nihar Kartikeya, Anjana K, Bijita Sarma, Sangkha Borah,
- Abstract要約: 我々はBasis-Adaptive Sparse-State Simulation (BASS)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。
BASSは、回路全体の計算ベースをロックするのではなく、実行中に各キュービットのローカル表現ベースを更新する。
構造化レンガ加工回路では、BASSは固定基底法よりもかなり高い忠実性を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical simulation of many-body quantum systems remains economical only when wavefunction amplitudes stay localized in the working basis. Fixed-basis sparse-state simulators scale memory as $\mathcal{O}(k)$ by keeping the largest computational-basis amplitudes; however, fidelity drops once entanglement or basis rotations spread weight across the Hilbert space. In this work, we introduce an algorithm called Basis-Adaptive Sparse-State Simulation (BASS), which updates each qubit's local representation basis during execution rather than locking the computational basis for the entire circuit. Before truncation, each qubit is rotated into the eigenbasis of its single-qubit reduced density matrix, following the natural-orbital idea from quantum chemistry, so the retained amplitudes stay clustered. We prove that top-$k$ selection is uniquely optimal for one-step truncation in any fixed basis and that the one-body reduced-density-matrix eigenbasis is a stationary product basis for the inverse participation ratio (PR), with a residual bounded by local entanglement coherence. We perform a systematic benchmarking over a variety of quantum circuits and demonstrate that the ratio \(k/\text{PR}_Z\) (sparse budget over computational participation ratio) serves as an indicator for regimes in which adaptive measurement bases provide a performance advantage. On structured brickwork circuits, BASS achieves substantially higher fidelity than the fixed-basis approach, while incurring only a moderate increase in wall-clock time in the memory-limited regime. Moreover, for disordered Ising circuits, BASS systematically provides an improvement of approximately one order of magnitude in state overlap at a fixed computational budget.
- Abstract（参考訳）: 多体量子系の古典的なシミュレーションは、波動関数の振幅が作業ベースで局所化されているときのみ経済的に継続する。
固定基底スパース状態シミュレータは、最大の計算基底振幅を維持することにより、メモリを$\mathcal{O}(k)$としてスケールする。
本研究では,Basis-Adaptive Sparse-State Simulation (BASS) と呼ばれるアルゴリズムを導入し,各キュービットの局所表現ベースを回路全体の計算ベースにロックするのではなく,実行時に更新する。
切り離す前に、各量子ビットは、量子化学からの自然軌道のアイデアに従って、その1量子ビット還元密度行列の固有基底に回転するので、残される振幅はクラスタ化され続ける。
我々は,トップ=k$選択が任意の固定基底において一段階切り離しに対して一意に最適であることが証明され,一体還元密度行列固有基底は,局所絡み合いコヒーレンスに束縛された逆参加比(PR)の定常積基底であることを示す。
各種量子回路上での系統的なベンチマークを行い, 適応的な測定基準が性能上の優位性をもたらすレジームの指標として, 計算参加率よりも低予算の比 \(k/\text{PR}_Z\) が有効であることを示す。
構造化されたレンガ加工回路では, BASSは固定基底法よりもかなり高い忠実度を実現し, メモリ制限状態下では, 壁面時間の増加は緩やかである。
さらに、混乱したイジング回路の場合、BASSは、固定された計算予算でほぼ1桁の重なり合う状態の改善を体系的に提供する。
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