論文の概要: Simulation of Lindbladian dynamics via adaptive variational quantum trajectory compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09051v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 02:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.766483
• Title: Simulation of Lindbladian dynamics via adaptive variational quantum trajectory compression
• Title（参考訳）: 適応的変分量子軌道圧縮によるリンドブレディアンダイナミクスのシミュレーション
• Authors: Huan-Yu Liu, Cheng Xue, Yun-Jie Wang, Xi-Ning Zhuang, Chao Wang, Yu-Chun Wu, Zhao-Yun Chen, Guo-Ping Guo,
• Abstract要約: NISQデバイス上でのリンドブラディアンダイナミクスをシミュレーションするための資源効率のよいアルゴリズムを提案する。 パウリ散逸を伴う開量子系に対しては、まずコンパクトで安定な混合単位随伴チャネルを導出する。 サンプルトラジェクトリの実装に必要な回路深度をさらに低減するため,適応型変分量子トラジェクトリ圧縮フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.296586170753371
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Quantum simulation of open quantum systems in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era is hindered by the non-unitary nature of dissipative dynamics and the limited quantum resources available on near-term quantum processors. In this work, we propose a resource-efficient algorithm for simulating Lindbladian dynamics on NISQ devices. For open quantum systems with Pauli dissipations, we first derive a compact and stable mixed-unitary adjoint channel that approximates the target dissipative dynamics and enables ancilla-free implementation through trajectory sampling. To further reduce the circuit depth required for implementing the sampled trajectories, we introduce an adaptive variational quantum trajectory compression framework. In this framework, a depth-adaptive parameterized quantum circuit is trained to approximate repeated Trotterized Hamiltonian simulation operators, which are then used to replace repeated unitary segments appearing in the sampled trajectories. Importantly, the training procedure can also be performed without auxiliary qubits. Numerical simulations of the dissipative quantum $XY$ model demonstrate the accuracy and resource efficiency of the proposed algorithm. Our results provide a practical route toward ancilla-free and depth-reduced simulation of open quantum systems on near-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のオープン量子システムの量子シミュレーションは、散逸ダイナミクスの非一意的性質と、短期量子プロセッサで利用可能な限られた量子資源によって妨げられる。 本研究では,NISQデバイス上でのリンドブラディアンダイナミクスをシミュレーションするための資源効率のよいアルゴリズムを提案する。 パウリ散逸を伴うオープン量子系に対しては、まず、ターゲットの散逸ダイナミクスを近似し、軌道サンプリングによるアンシラフリーな実装を可能にするコンパクトで安定な混合単元随伴チャネルを導出する。 サンプルトラジェクトリの実装に必要な回路深度をさらに低減するため,適応型変分量子トラジェクトリ圧縮フレームワークを導入する。 この枠組みでは、深度適応型パラメタライズド量子回路をトレーニングし、繰り返しトロッタライズド・ハミルトンシミュレーション演算子を近似し、サンプル軌道に現れる繰り返しユニタリセグメントを置換する。 重要なことは、補助キュービットなしでトレーニング手順を実行できることである。 散逸性量子の$XY$モデルの数値シミュレーションは,提案アルゴリズムの精度と資源効率を実証する。 本研究は,近距離量子ハードウェア上でのオープン量子システムのアンシラフリー・ディープ還元シミュレーションへの実践的経路を提供する。

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