論文の概要: Variational Learning with Sparse Long-range Entangling Gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07547v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 15:45:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.444092
- Title: Variational Learning with Sparse Long-range Entangling Gates
- Title（参考訳）: 狭い長距離エンタングゲートを用いた変分学習
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムの性能は、パラメタライズド量子回路の構造に依存する。
本稿では,2つの疎結合グラフ(PWR2)に着目し,構造的長距離接続が有用な資源をいつ提供するかを検討する。
本稿では、階層的長距離ハミルトニアンを短距離回路で最適化できる幾何学的に局所的なハミルトニアンに写像する変分スキームを提案する。
- 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: The performance of variational quantum algorithms depends in general on the structure of the parametrized quantum circuit, but the most common ansätze are typically based on local couplings. Motivated by the extended connectivity available with neutral atoms and trapped ions, we examine when structured long-range connectivity provides a useful resource, focusing on sparse power-of-two (PWR2) coupling graphs. Using dynamical Lie-algebra analysis, approximate unitary-design diagnostics, and finite-depth measures of expressibility and entanglement, we examine how these geometries enlarge the accessible operator space. This enlarged space alone is not sufficient to ensure trainability of the parameterized circuit for given target problems, and we explore performance across example problems with and without long-range coupling, identifying where sparse coupling graphs are or are not likely to provide an advantage. We also introduce a variational scheme that maps hierarchical long-range Hamiltonians to geometrically local ones that can be optimized with short-range circuits. Together, these results identify circuit geometry and qubit reconfigurability as task-dependent resources for variational algorithms, relevant to ongoing developments in quantum hardware with long-range connectivity.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムの性能は一般にパラメタライズド量子回路の構造に依存するが、最も一般的なアンセッツェは局所的なカップリングに基づいている。
中性原子と閉じ込められたイオンとの接続が拡張されたことにより、構造化された長距離接続が、疎結合グラフ(PWR2)に焦点をあて、有用な資源を提供するかどうかを検討する。
動的リー-代数解析, 近似ユニタリ-設計診断, 表現可能性と絡み合いの有限深さ測度を用いて, これらの測地が操作者空間をどのように拡大するかを検討する。
この拡張空間だけでは、与えられた対象問題に対するパラメータ化回路のトレーニング性を確保するには不十分であり、疎結合グラフがどこにあるか、あるいは有利ではないかを識別し、長距離結合のない実例問題における性能を探索する。
また、階層的長距離ハミルトニアンを短距離回路で最適化できる幾何学的に局所的なハミルトニアンに写像する変分スキームを導入する。
これらの結果により、回路形状と量子ビット再構成性は変動アルゴリズムのタスク依存資源として同定され、長距離接続を伴う量子ハードウェアの継続的な開発に関係している。
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