論文の概要: Thermodynamic-limit dispersion relations on trapped-ion quantum hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28599v1
- Date: Wed, 27 May 2026 15:16:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.154415
- Title: Thermodynamic-limit dispersion relations on trapped-ion quantum hardware
- Title（参考訳）: トラップイオン量子ハードウェアにおける熱力学的・極限分散関係
- Authors: Lucas Marti, Sumeet, Stefan Wolf, K. P. Schmidt, Michael J. Hartmann,
- Abstract要約: 量子アルゴリズム(NLCE+QA)を用いた数値リンククラスタ展開を行う。
量子アルゴリズムでは、古典的なデバイスで訓練された変分量子固有解法(VQE)と同様に、断熱状態の準備(ASP)を考える。
最後の期待値は、私たちがCXテストと呼ぶアダマールテストに代わる新しい方法を用いて、QPUから得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5006258585503878
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We run a numerical linked-cluster expansion with a quantum algorithm (NLCE+QA), computing ground-state energies and one quasi-particle dispersions in the thermodynamic limit using a 20-qubit trapped-ion quantum processing unit (QPU). The NLCE+QA framework extracts thermodynamic-limit properties from small-cluster calculations, making it naturally suited for near-term quantum devices. Projector-based block-diagonalization schemes such as projective cluster-additive transformation (PCAT) are essential to NLCE+QA, and they involve matrix inversion and square root operations that amplify measurement noise. A central question is therefore whether current hardware can provide expectation values that are accurate enough to withstand non-linear classical post-processing. We explore this challenge for the transverse-field Ising model (TFIM) in one dimension, on a ladder geometry, as well as in a longitudinal field in one dimension. For the quantum algorithm, we consider adiabatic state preparation (ASP), as well as a variational quantum eigensolver (VQE) trained on a classical device. The final expectation values are obtained from the QPU, using a novel alternative to the Hadamard test that we name the CX-test. We explore the regimes currently attainable on quantum devices and comment on the improvements needed for quantum computers to achieve results beyond classical reach.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズム(NLCE+QA)、基底状態エネルギーと1つの準粒子分散を熱力学極限内で20量子ビットトラップイオン量子処理ユニット(QPU)を用いて計算する。
NLCE+QAフレームワークは、小規模クラスタ計算から熱力学的限界特性を抽出し、短期量子デバイスに自然に適合する。
射影クラスタ付加変換(PCAT)のようなプロジェクタベースのブロック対角化スキームは、NLCE+QAに必須であり、測定ノイズを増幅する行列反転と平方根演算を含む。
したがって、現在のハードウェアが、非線形の古典的な後処理に耐えられるほど正確な期待値を提供できるかどうかが問題となる。
横フィールドイジングモデル (TFIM) の1次元, はしご形状, および1次元の縦フィールドにおける課題について検討する。
量子アルゴリズムでは、古典的なデバイスで訓練された変分量子固有解法(VQE)と同様に、断熱状態の準備(ASP)を考える。
最後の期待値は、私たちがCXテストと呼ぶアダマールテストに代わる新しい方法を用いて、QPUから得られる。
我々は、現在量子デバイス上で達成可能なレジームを探求し、古典的リーチを超える結果を達成するために量子コンピュータに必要な改善についてコメントする。
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