論文の概要: Rodeo Filtering for Direct Steady-State Estimation in Open Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29218v1
• Date: Sun, 28 Jun 2026 05:56:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.835913
• Title: Rodeo Filtering for Direct Steady-State Estimation in Open Quantum Systems
• Title（参考訳）: オープン量子系における直定常状態推定のためのロデオフィルタ
• Abstract要約: オープン量子系の非平衡定常状態は、従来のコンピュータでは難しい課題である。 我々は、このタスクを既知のゼロセクタプロジェクション問題として定式化し、Roooアルゴリズムを用いて対応するフィルタを実装した。 定常状態設定では、フィルタは既知のゼロ固有値を直接中心にすることができ、一般的な固有状態準備に必要なスペクトル探索を避けることができる。
• 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: Computing non-equilibrium steady states of open quantum systems is a challenging task on conventional computers, motivating quantum algorithms for direct steady-state estimation. A natural route is to regard the steady state as the zero mode of the Liouvillian and to isolate this sector spectrally. We formulate this task as a known-zero-sector projection problem and implement the corresponding filter using the Rodeo algorithm, which performs stochastic spectral filtering through repeated controlled evolutions and measurement-conditioned filtering steps. In the steady-state setting, the filter can be centered directly at the known zero eigenvalue, avoiding the spectral search required in generic eigenstate preparation. Compared with a phase-estimation-based implementation of the same projection, the Rodeo approach enables restart on failure and reduces the target-error dependence of the filtering cost and controlled-evolution depth from power-law to logarithmic. This advantage becomes more pronounced as the spectral separation of the Hermitian Liouvillian embedding increases, allowing Rodeo filtering to outperform phase-estimation filtering already at modest controlled-evolution depths. Our results identify Rodeo filtering as a resource-efficient primitive for estimating steady-state observables in open quantum systems.
• Abstract（参考訳）: オープン量子系の非平衡定常状態の計算は、直接定常状態推定のための量子アルゴリズムを動機付け、従来のコンピュータでは難しい課題である。 自然な経路は、定常状態をリウヴィリアの零モードとみなし、このセクターをスペクトル的に分離することである。 我々は、このタスクを既知のゼロセクタ射影問題として定式化し、繰り返し制御された進化と測定条件付きフィルタリングステップを通して確率スペクトルフィルタリングを行うRooアルゴリズムを用いて対応するフィルタを実装した。 定常状態設定では、フィルタは既知のゼロ固有値を直接中心にすることができ、一般的な固有状態準備に必要なスペクトル探索を避けることができる。 同じプロジェクションの位相推定に基づく実装と比較すると、Roooアプローチは障害の再起動を可能にし、フィルタリングコストのターゲットエラー依存性と、パワーローから対数への制御進化深さを低減する。 この利点は、Hermitian Liouvillianの埋め込みのスペクトル分離が増加するにつれてより顕著になり、Roooフィルタは、既にわずかに制御された進化深度で位相推定フィルタより優れている。 この結果から,Rooeoフィルタはオープン量子系における定常オブザーバブルを推定するための資源効率のよいプリミティブであることがわかった。

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