論文の概要: A multilevel tensor network compression technique for simulating Lindblad dynamics in superconducting circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27515v1
- Date: Tue, 26 May 2026 18:00:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.385334
- Title: A multilevel tensor network compression technique for simulating Lindblad dynamics in superconducting circuits
- Title（参考訳）: 超伝導回路におけるリンドブラッドダイナミクスシミュレーションのためのマルチレベルテンソルネットワーク圧縮手法
- Authors: Adrien Moulinas, Xavier Waintal,
- Abstract要約: 本研究では,超伝導量子回路に着目したボソニックモードのリンドブラッド力学をシミュレートする手法を開発した。
この手法は、(i)密度行列が純度から遠くないか、(ii)異なるモード間の絡み合いが適度である、という2つの非常に一般的な状況を検出し、活用する。
本研究では, 大型猫量子ビットのシミュレーション技術およびトランスモン量子ビットの電離化技術について紹介し, ブルート力のアプローチに関して, マグニチュード・オブ・マグニチュード・スピードアップを示す。
- 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: Designing superconducting quantum hardware requires simulation tools that can account for various deviations from ideal scenarios. This, in turn, requires approaches that automatically detect certain structures and leverage them to make the computation affordable. Here, we develop a tensor network based technique to simulate the Lindblad dynamics of a few interacting bosonic modes with a focus on superconducting quantum circuits. The technique detects and takes advantage of two very common situations: (i) the density matrix being pure or not far from pure and (ii) the entanglement between different modes being moderate (typically qubit-like). However, (iii) the occupation of the modes can be arbitrarily high (making naïve truncations inefficient). To leverage these features, we use three different nested levels of tensor network compression: (i) we work with a global purification of the density matrix, (ii) we compress the connection between different modes to account for the moderate entanglement and (iii) we use a quantics representation of the Fock occupation number. We showcase the technique for the simulation of large cat qubits as well as for the ionization of transmon qubits, demonstrating orders-of-magnitude speed-up with respect to brute force approaches. In the latter example, it brings the simulation, previously reported on a large supercomputing infrastructure, to laptop level. The favorable scaling with system size should bring genuine computer assisted design of these systems within scope.
- Abstract（参考訳）: 超伝導量子ハードウェアの設計には、理想的なシナリオからの様々な逸脱を考慮に入れたシミュレーションツールが必要である。
これにより、特定の構造を自動的に検出し、それらを利用して計算を手頃な価格で行えるようにするアプローチが必要となる。
本稿では,超伝導量子回路に着目した数個のボソニックモードのリンドブラッド力学をシミュレートするテンソルネットワーク技術を開発した。
この技術は2つの非常に一般的な状況を検出し、活用する。
一 純度行列が純度から遠くないもの
(二)異なるモード間の絡み合いは中等度(典型的には四角形)である。
しかし、
(三)モードの占有は任意に高くすることができる(非効率である)。
これらの特徴を活用するために、テンソルネットワーク圧縮のネストレベルを3つ使います。
i) 密度行列を大域的に浄化する。
(二)適度な絡み合いを考慮に入れ、異なるモード間の接続を圧縮する。
(iii)Fockの占有数を表す量子表現を用いる。
本研究では, 大型猫量子ビットのシミュレーション技術およびトランスモン量子ビットの電離化技術について紹介し, ブルート力のアプローチに関して, マグニチュード・オブ・マグニチュード・スピードアップを示す。
後者の例では、以前報告された大規模なスーパーコンピューティングインフラストラクチャ上でのシミュレーションを、ラップトップレベルで実現している。
システムサイズでのスケーリングが好ましくなれば、これらのシステムの真のコンピュータ支援設計がスコープ内で実現されるはずだ。
関連論文リスト
- Quantum Simulation of the Real-time Dynamics in the multi-flavor Gross-Neveu Model at the utility scale using Superconducting Quantum Computers [2.5315729179239637]
1+1次元のマルチフレーバーGross-Neveuモデルのリアルタイムダイナミクスのための量子シミュレーションフレームワークを提案する。
我々は,全システムサイズではなく,フェミオンフレーバー数でステップごとの回路深度をスケールするハードウェア効率のトロッタライズを開発した。
この研究の中心的な貢献は、局所対角作用素近似 (Localized Diagonal Operator Approximation, LDOA) である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-06T21:57:51Z) - A Scalable Distributed Quantum Optimization Framework via Factor Graph Paradigm [46.08923284345648]
分散量子最適化のための構造認識フレームワークを提案する。
検索スペースが$N$の場合、我々のフレームワークはプロセッサやセパレータに依存した要素に対して$O(sqrtN)$クエリ複雑性を達成する。
構造を考慮した分解は、量子ネットワーク上でのスケーラブルな分散量子最適化に実践的な道をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-08T15:15:52Z) - Adaptive Mesh-Quantization for Neural PDE Solvers [51.26961483962011]
グラフニューラルネットワークは複雑なジオメトリや境界条件に必要な不規則なメッシュを処理できるが、それでもすべてのノードで一様計算処理を適用できる。
適応メッシュ量子化(Adaptive Mesh Quantization): メッシュノード,エッジ,クラスタ特徴間の空間適応量子化であり,量子化モデルで使用されるビット幅を動的に調整する。
我々は,MP-PDEとGraphViTという2つの最先端モデルと統合して,複数のタスクのパフォーマンスを評価することで,フレームワークの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-23T14:47:24Z) - Accelerating Inference for Multilayer Neural Networks with Quantum Computers [4.168548169504036]
非線形アクティベーション機能を持つ多層ニューラルネットワークの完全コヒーレントな量子実装について述べる。
3つの量子データアクセス体制下でのネットワークの推論の複雑さを分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-08T16:26:50Z) - Practical Application of the Quantum Carleman Lattice Boltzmann Method in Industrial CFD Simulations [44.99833362998488]
この研究は、格子ボルツマン法(LBM)に基づくCFDへのハイブリッド量子古典的アプローチの実用的な数値評価を提示する。
本手法は, 異なる境界条件, 周期性, バウンスバック, 移動壁を有する3つのベンチマークケースで評価した。
提案手法の有効性を検証し,10～3ドル程度の誤差忠実度と,実際の量子状態サンプリングに十分な確率を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-17T15:41:48Z) - Dynamics of disordered quantum systems with two- and three-dimensional tensor networks [0.0]
2次元および3次元テンソルネットワークは、イジングスピングラスの量子アニールダイナミクスを正確に、効率的にシミュレートできることを示す。
我々はシミュレーションのスケーラビリティを活用し、300ドル以上のキュービットのシステムをシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-07T18:58:03Z) - Complete quantum-inspired framework for computational fluid dynamics [36.136619420474766]
本稿では、メモリと実行時スケールをメッシュサイズで多対数的に拡張した非圧縮性流体のフルスタック解法を提案する。
我々のフレームワークは、量子状態の強力な圧縮表現である行列生成状態に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T18:01:03Z) - Quantum Annealing Formulation for Binary Neural Networks [40.99969857118534]
本研究では、リソース制約のあるデバイスを意図した軽量で強力なモデルであるバイナリニューラルネットワークについて検討する。
トレーニング問題に対する2次非制約バイナリ最適化の定式化を考案する。
問題は難解であり、すなわち、二分重みを推定するコストはネットワークサイズと指数関数的にスケールするが、どのようにして問題を量子アニール器に直接最適化できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T03:20:54Z) - Simulating nonnative cubic interactions on noisy quantum machines [65.38483184536494]
量子プロセッサは、ハードウェアに固有のものではないダイナミクスを効率的にシミュレートするためにプログラムできることを示す。
誤差補正のないノイズのあるデバイスでは、モジュールゲートを用いて量子プログラムをコンパイルするとシミュレーション結果が大幅に改善されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T05:16:24Z)
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。