論文の概要: Scalable Quantum Algorithms for Gutzwiller Projection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06919v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 05:33:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.578406
- Title: Scalable Quantum Algorithms for Gutzwiller Projection
- Title（参考訳）: Gutzwiller射影のためのスケーラブル量子アルゴリズム
- Authors: Byungmin Kang, Hyunwoong Kwon, Vito W. Scarola, Kwon Park,
- Abstract要約: 量子シミュレーションは高精度な入力状態を必要とする。
Gutzwiller-projected Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 状態は強い相関格子モデルを解くために物理的に動機付けられた入力状態を提供する。
我々は任意のBCS状態の回路構成とGitzwillerプロジェクションの振幅増幅を組み合わせることで、このタスクのためのスケーラブルな量子アルゴリズムを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum simulation requires highly accurate input states. Gutzwiller-projected Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) states provide physically motivated input states for solving strongly correlated lattice models, but their preparation on a quantum computer is hindered by the non-trivial nature of the Gutzwiller projection. We construct scalable quantum algorithms for this task by combining a circuit construction for arbitrary BCS states with the amplitude amplification for Gutzwiller projection (AAGP) procedure. AAGP yields a quadratic reduction in the number of projection queries compared with measurement-based postselection and leads to substantially improved fault-tolerant resource scaling. For projected BCS states optimized for the square-lattice $t$-$J$ model, we find that the projected-state weight decreases exponentially with system size, but the quadratic improvement is still large enough at physically relevant finite sizes to make a decisive practical difference. In particular, for a 100-site benchmark, AAGP reduces the required number of projection queries by about seven orders of magnitude. These results establish AAGP as an enabling input-state preparation protocol for projected BCS states in quantum simulation.
- Abstract（参考訳）: 量子シミュレーションは高精度な入力状態を必要とする。
Gutzwiller-projected Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 状態は強い相関格子モデルを解くために物理的に動機付けられた入力状態を提供するが、量子コンピュータへの準備はGutzwillerプロジェクションの非自明な性質によって妨げられる。
我々は任意のBCS状態の回路構成とGutzwiller projection (AAGP) の振幅増幅を組み合わせることで、このタスクのためのスケーラブルな量子アルゴリズムを構築した。
AAGPは、計測に基づくポストセレクションと比較してプロジェクションクエリの数を2倍に減らし、フォールトトレラントなリソーススケーリングを大幅に改善する。
正方格子$t$-$J$モデルに最適化されたBCS状態の場合、投射状態の重みはシステムサイズとともに指数関数的に減少するが、二次的改善は物理的に関連する有限サイズにおいて十分大きいので、決定的な実践的違いをもたらす。
特に100サイトベンチマークの場合、AAGPは必要なプロジェクションクエリ数を約7桁削減する。
これらの結果は、AAGPを量子シミュレーションにおいて投影されたBCS状態の入力状態準備プロトコルとして確立する。
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