論文の概要: Benchmark of quantum algorithms for ground state preparation in the presence of noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20551v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 17:57:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:40.049563
- Title: Benchmark of quantum algorithms for ground state preparation in the presence of noise
- Title（参考訳）: ノイズ存在下での基底状態準備のための量子アルゴリズムのベンチマーク
- Authors: Daniel Molpeceres, Sirui Lu, J. Ignacio Cirac, Barbara Kraus,
- Abstract要約: 本研究では, 地中準備のための代表冷却, 断熱, 最適化アルゴリズムの性能をノイズの有無で比較した。
このモデルでは, 冷却プロトコルはパラメータの不完全性に対する強靭性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19999259391104388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We compare the performance of representative cooling, adiabatic, and optimization algorithms for ground-state preparation in the presence of noise. Using an exactly solvable family of quadratic fermionic Hamiltonians subject to depolarizing noise, we derive the scaling of the achievable relative energy as a function of the noise rate and support these results with numerical simulations. The Hamiltonian exhibits two phases, separated by a quantum phase transition. As expected, the performance of the different algorithms depends on the phase: adiabatic evolution is favorable in the trivial phase, while a multi-frequency cooling algorithm, as proposed in [1], becomes competitive or superior in the topological phase, where gap-closing limits adiabatic protocols. We further present numerical results for the quantum approximate optimization algorithm [2], showing that it performs competitively with cooling in the trivial phase but is typically outperformed in the topological regime. Finally, we show that for this model the cooling protocol exhibits enhanced robustness to parameter imperfections, highlighting its potential advantage for realistic implementations of noisy quantum state preparation. The analytical approach developed here, in conjunction with numerical validation, establishes an extendable approach to benchmarking ground-state preparation algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 地中準備のための代表冷却, 断熱, 最適化アルゴリズムの性能をノイズの有無で比較した。
偏極雑音を受ける二次フェルミオンハミルトニアンの正確な解離可能な族を用いて、達成可能な相対エネルギーのスケーリングをノイズレートの関数として導出し、これらの結果を数値シミュレーションで支援する。
ハミルトニアンは2つの相を示し、量子相転移によって分離される。
断熱的進化は自明な段階で好適であり、[1]で提案されたマルチ周波数冷却アルゴリズムは、ギャップ閉鎖的断熱的プロトコルが制限される位相的位相において競争力または優位性を持つ。
さらに、量子近似最適化アルゴリズム [2] の数値結果を示し、自明な位相における冷却と競合するが、典型的にはトポロジカルな状態において優れることを示す。
最後に, このモデルにおいて, 冷却プロトコルはパラメータ不完全性に対する強靭性を示し, ノイズの多い量子状態生成の現実的な実装に対する潜在的な優位性を示す。
ここで開発された解析的アプローチは、数値的検証とともに、基底状態準備アルゴリズムのベンチマークに対する拡張可能なアプローチを確立する。
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