論文の概要: Quantum Optimization Algorithms for Strongly Correlated Many-Body Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03147v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 04:42:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 10:57:21.722838
- Title: Quantum Optimization Algorithms for Strongly Correlated Many-Body Systems
- Title（参考訳）: 強相関多体系の量子最適化アルゴリズム
- Authors: G. E. L. Pexe, L. A. M. Rattighieri, P. M. Prado, A. R. Fritsch, F. F. Fanchini,
- Abstract要約: 本稿では,量子最適化アルゴリズムを応用して量子多体系における相転移をノイズ中間スケール量子時代に研究する可能性と重要な課題を論じる。
- 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: This perspective article analyzes the potential and critical challenges of employing quantum optimization algorithms to investigate phase transitions in quantum many-body systems during the Noisy Intermediate-Scale Quantum era. The simulation of strongly correlated systems is frequently intractable on classical computers due to the exponential growth of the Hilbert space and the fermionic sign problem. In this context, we review and compare the performance of traditional Variational Quantum Algorithms, such as the Variational Quantum Eigensolver and the Quantum Approximate Optimization Algorithm, against emerging heuristic approaches, specifically Feedback-based Quantum Algorithms, such as FALQON. We explore the applicability of these methods in the study of open phenomena in condensed matter physics, including Deconfined Quantum Criticality, strange metals, Many-Body Localization, topological phase transitions, and quantum spin liquids. We discuss how fundamental operational bottlenecks, notably expressibility- and noise-induced barren plateaus, severely compromise gradient-based optimization. We conclude that deterministic feedback-guided methods provide geometrically more robust trajectories for navigating the energy landscape of these systems, arguing that further advancement in the field will rely on deep hybridization and physics-informed circuit co-design towards fault tolerance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子最適化アルゴリズムを応用して量子多体系における相転移をノイズ中間スケール量子時代に研究する可能性と重要な課題を論じる。
強相関系のシミュレーションは、ヒルベルト空間の指数関数的成長とフェルミオン符号問題により、古典的コンピュータではしばしば難解である。
この文脈では、変動量子固有解法や量子近似最適化アルゴリズムのような従来の変分量子アルゴリズムの性能を、新しいヒューリスティックアプローチ、特にFALQONのようなフィードバックベースの量子アルゴリズムと比較して比較する。
凝縮物質物理学における開現象の研究におけるこれらの手法の適用性について検討し, 量子臨界度, 奇妙な金属, 多体局在, 位相相転移, 量子スピン液体などについて検討する。
本稿では,基本的運用ボトルネック,特に表現可能性と雑音による不規則な高原,厳密な妥協勾配に基づく最適化について論じる。
決定論的フィードバック誘導法は、これらのシステムのエネルギー景観をナビゲートするための幾何学的により堅牢な軌道を与え、この分野のさらなる進歩は深いハイブリダイゼーションと物理インフォームド回路による耐障害性への共設計に依存している、と結論付けている。
関連論文リスト
- Quantum Annealing: Optimisation, Sampling, and Many-Body Dynamics [0.10195618602298682]
量子アニールは、数千ビットのプログラム可能なスピンシステムを実現する。
現代の量子アニールは、非平衡多体量子力学を研究するための実験的なプラットフォームとして機能する。
最適化や機械学習から量子シミュレーション、多体物理学まで、さまざまな応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-07T18:57:31Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z) - RhoDARTS: Differentiable Quantum Architecture Search with Density Matrix Simulations [44.13836547616739]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータを活用するための有望なアプローチである。
与えられたVQA問題を効率的に解く最適な量子回路を選択することは、非自明な作業である。
量子アーキテクチャ探索(QAS)アルゴリズムは、与えられた問題に合わせた量子回路の自動生成を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T08:30:35Z) - Provably Robust Training of Quantum Circuit Classifiers Against Parameter Noise [49.97673761305336]
ノイズは、信頼できる量子アルゴリズムを達成するための大きな障害である。
本稿では,パラメータ化量子回路分類器のロバスト性を高めるための雑音耐性学習理論とアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-24T02:51:34Z) - Exploring the topological sector optimization on quantum computers [5.458469081464264]
トポロジカルセクター最適化(TSO)問題は、量子多体物理学コミュニティにおいて特に関心を集めている。
TSO問題の最適化の難しさは、ギャップレス性に限らず、トポロジカル性にも起因していることを示す。
TSO問題を解決するために、量子コンピュータ上で実現可能な量子想像時間進化(QITE)を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T14:51:07Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - Surviving The Barren Plateau in Variational Quantum Circuits with
Bayesian Learning Initialization [0.0]
変分量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、近い将来に量子コンピュータの実用的な問題を解くための有望な戦略と見なされている。
本稿では,ベイズ空間における有望な領域を特定するために勾配を用いた高速・スローアルゴリズムを提案する。
本研究は, 量子化学, 最適化, 量子シミュレーション問題における変分量子アルゴリズムの応用に近づいたものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T17:48:57Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z) - Measurement-induced entanglement phase transitions in variational
quantum circuits [0.4499833362998487]
変分量子アルゴリズム(VQA)は古典的にパラメータ化された量子回路を最適化して計算処理を解く。
中間射影測定による変分量子回路の絡み合い遷移について検討する。
我々の研究は、現在利用可能な量子ハードウェアに中間計測プロトコルを組み込むことで、量子回路のトレーニング可能性を大幅に向上する道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T19:00:28Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
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。