論文の概要: Computational regimes in matrix-product-state-based quantum trajectory simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13779v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 18:00:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.558984
• Title: Computational regimes in matrix-product-state-based quantum trajectory simulations
• Title（参考訳）: 行列生成状態に基づく量子軌道シミュレーションにおける計算規則
• Authors: Aaron Sander, Simon Cichy, Martin Eigel, Jens Eisert, Maximilian Fröhlich, Tom Peham, Robert Wille,
• Abstract要約: 本稿では, トラジェクトリ毎のメモリ, トラジェクトリ毎のランタイム, サンプリング作業に総コストを分割する, 量子トラジェクトリシミュレーションのためのコスト解決フレームワークを提案する。 同じリンドブラッド力学の物理的に等価な解法は、必ずしも総コストを減少させるのではなく、軌跡複雑性と統計的収束の間のコストを再分配することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.187966512170651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient simulation of open quantum systems is central to modeling noisy quantum hardware and many-body dynamics. In trajectory-based tensor network methods, cost is often associated with trajectory-level quantities such as entanglement growth or bond dimension. However, the total cost of a fixed-accuracy simulation also depends on statistical sampling, and the interplay between per-trajectory complexity and sampling effort remains poorly understood. Here we introduce a cost-resolved framework for matrix product state (MPS)-based quantum trajectory simulations that decomposes total cost into memory per trajectory, runtime per trajectory, and sampling effort. We show that physically equivalent stochastic unravelings of the same Lindblad dynamics do not necessarily reduce total cost, but instead redistribute cost between trajectory complexity and statistical convergence. This trade-off is quantified by two dimensionless inflation factors: a bond dimension inflation $α$ and a sampling inflation $κ$, which together determine the preferred unraveling under hardware-dependent memory and parallelism constraints. We provide a practical protocol for extracting $(α,κ)$ from modest pilot simulations and demonstrate it using benchmarks across multiple noise channels. The resulting decision maps show that the computationally favorable unraveling can change with noise strength, time-step resolution, system size, and available parallelism. These results establish unraveling choice as a hardware-aware simulation design problem rather than an intrinsic optimization of trajectory entanglement alone.
• Abstract（参考訳）: オープン量子システムの効率的なシミュレーションは、ノイズの多い量子ハードウェアと多体力学のモデリングの中心である。 トラジェクトリベースのテンソルネットワーク法では、コストはしばしばエンタングルメント成長やボンド次元のようなトラジェクトリレベルの量と関連付けられる。 しかし、固定精度シミュレーションの総コストも統計的サンプリングに依存しており、軌道毎の複雑さとサンプリング作業との相互作用はよく分かっていない。 本稿では、行列積状態(MPS)に基づく量子軌道シミュレーションのためのコスト解決フレームワークを紹介し、トータルコストをトラジェクトリ毎のメモリ、トランジェクトリ毎のランタイム、サンプリングの労力に分解する。 同じリンドブラッド力学の物理的に等価な確率的解法は、必ずしも総コストを減少させるのではなく、軌跡複雑性と統計的収束の間の再分配コストを減少させることを示した。 このトレードオフは2つの非次元インフレーション因子によって定量化される: ボンドディメンションインフレーション$α$とサンプリングインフレーション$κ$である。 パイロットシミュレーションから$(α,κ)$を抽出し,複数のノイズチャネルにまたがるベンチマークを用いて実演する実用的なプロトコルを提案する。 結果として得られた決定地図は、計算に有利な解法は、ノイズ強度、時間ステップ分解能、システムサイズ、利用可能な並列性によって変化することができることを示している。 これらの結果は、トラジェクトリ絡みの本質的な最適化よりも、ハードウェア対応のシミュレーション設計問題として、未解決の選択肢を定めている。

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