論文の概要: Double-bracket quantum algorithms for thermal state preparation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05947v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 09:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.702169
• Title: Double-bracket quantum algorithms for thermal state preparation
• Title（参考訳）: 熱状態準備のためのダブルブラケット量子アルゴリズム
• Authors: Andrew Wright, Reyhaneh Aghaei Saem, Supanut Thanasilp, Yudai Suzuki, Zoë Holmes,
• Abstract要約: 二重ブラケット量子アルゴリズムを用いて、熱場二重状態に対する仮想時間進化を実装した。 ポリDB-TFDアルゴリズムの複雑さは、幅広い実用体制で指数関数的にスケールすることを示した。 これらの結果から,DB-TFDは短期および早期の耐食性体制における熱的状態形成の有望な経路として確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose quantum algorithms for preparing thermal states via the simulation of the thermofield double states. The key idea is to leverage double-bracket quantum algorithms to implement imaginary-time evolution on thermofield double states, whose reduced state realizes the Gibbs state. Our method, termed double-bracket thermofield double (DB-TFD), introduces two variants. The first, the vanilla DB-TFD algorithm, directly implements imaginary-time evolution using double-bracket quantum imaginary-time evolution. The second, poly DB-TFD, employs double-bracket quantum signal processing to approximate the imaginary-time evolution operator via a polynomial transformation. We demonstrate that the complexity of the poly DB-TFD algorithm scales exponentially with the inverse temperature in a broad practical regime. This scaling is consistent with existing methods, and numerical simulations support the corresponding theoretical bound. We further demonstrate the utility of DB-TFD in quantum Boltzmann machines for generative modeling, achieving improved performance compared with variational imaginary-time evolution approaches. These results establish DB-TFD as a promising route for thermal state preparation in the near-term and early-fault-tolerant regimes.
• Abstract（参考訳）: 熱場二重状態のシミュレーションによる熱状態生成のための量子アルゴリズムを提案する。 鍵となるアイデアは、二重ブラケット量子アルゴリズムを活用して、ギブス状態を実現する熱場二重状態に仮想時間進化を実装することである。 本手法は,DB-TFD (Double-bracket thermofield double) と呼ばれる2つの変種を導入した。 1つ目は、バニラDB-TFDアルゴリズムで、ダブルブラケットの量子想像時間進化を用いて、虚数時間進化を直接実装する。 2番目のポリDB-TFDは、多項式変換によって想像時間進化演算子を近似するために二重ブラケット量子信号処理を用いる。 我々は,ポリDB-TFDアルゴリズムの複雑さが,広範に実用的な逆温度で指数関数的にスケールできることを実証した。 このスケーリングは既存の手法と一致しており、数値シミュレーションは対応する理論的境界を支持する。 さらに、量子ボルツマンマシンにおけるDB-TFDの生成モデルへの応用を実証し、変分想像時間進化法と比較して性能の向上を図った。 これらの結果から,DB-TFDは短期および早期の耐食性体制における熱的状態形成の有望な経路として確立された。

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