論文の概要: HamQASBench: A Hamiltonian-Informed Diagnostic Benchmark for Evaluating Quantum Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04845v1
• Date: Mon, 06 Jul 2026 09:15:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.101694
• Title: HamQASBench: A Hamiltonian-Informed Diagnostic Benchmark for Evaluating Quantum Architecture Search
• Title（参考訳）: HamQASBench: 量子アーキテクチャ検索評価のためのハミルトンインフォームド診断ベンチマーク
• Authors: Jiayang Niu, Akib Karim, Yan Wang, Jie Li, Ke Deng, Azadeh Alavi, Muhammad Usman, Yongli Ren,
• Abstract要約: HamQASBenchはハミルトン式診断ベンチマークであり、11分子を5つの構造層にまとめている。 ポストホック臨界構造抽出法は各層が要求する最小限の回路を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.280081053107969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Architecture Search (QAS) automates the design of parameterized quantum circuits for variational quantum algorithms, yet existing benchmarks organize instances by molecular identity or qubit count -- criteria agnostic to Hamiltonian structure -- and rely solely on energy accuracy, which cannot detect structural failures such as over-parameterization on near-product ground states. We introduce HamQASBench, a Hamiltonian-informed diagnostic benchmark organizing 11 molecules into five structural tiers via fingerprints derived from the Pauli operator basis, computational basis representation, and ground-state entanglement. A post-hoc critical-structure extraction procedure identifies minimal circuits consistent with each tier's requirements, complementing energy-based evaluation with per-qubit entanglement analysis and pairwise state fidelity. Benchmarking five QAS methods across four paradigms reveals failure modes invisible to conventional metrics: over-parameterization in the minimalism regime, eigenstate commitment under degeneracy, a representation bottleneck in strongly correlated systems, topology-induced routing failure, and circuit search space growth as a scalability bottleneck.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、変分量子アルゴリズムのためのパラメータ化量子回路の設計を自動化するが、既存のベンチマークでは、分子アイデンティティや量子ビットカウントによってインスタンスを編成している。 本稿では,11個の分子をパウリ演算子に基づく指紋,計算基底表現,基底状態の絡み合いによって5つの構造層にまとめるハミルトンインフォームド診断ベンチマークであるHamQASBenchを紹介する。 ポストホック臨界構造抽出法では、各層が要求する最小限の回路を同定し、エネルギーベースの評価を量子単位の絡み合い解析とペアの状態忠実さで補完する。 4つのパラダイムにまたがる5つのQAS手法のベンチマークでは、最小主義体制における過度パラメータ化、縮退の下での固有状態のコミットメント、強相関系における表現ボトルネック、トポロジによって引き起こされるルーティング障害、拡張性ボトルネックとしてのサーキットサーチ空間成長といった、従来のメトリクスには見えない障害モードが明らかにされている。

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