論文の概要: Code-space recovery for sample-based quantum diagonalization beyond native symmetry constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10227v1
• Date: Sat, 11 Jul 2026 09:31:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.34394
• Title: Code-space recovery for sample-based quantum diagonalization beyond native symmetry constraints
• Title（参考訳）: 固有対称性制約を超えたサンプルベース量子対角化のための符号空間回復
• Abstract要約: 我々は,コード空間のリカバリを導入し,技術者が対象問題に含めるのではなく,エンコーディングによって構造を復元する。 回路オーバーヘッドが増大しているにもかかわらず、コード空間の回復は、未符号化のサンプル支持対角化よりも低い射影リッツエネルギーをもたらす。
• 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: Sample-based quantum diagonalization (SQD) diagonalizes a Hamiltonian in a compact subspace built from quantum samples, and its performance often relies on recovery procedures that exploit native constraints such as particle-number symmetry. For a broad class of eigenvalue problems, however, no analogous constraint is guaranteed, limiting the applicability of SQD-type recovery. Here, we introduce code-space recovery, which engineers recoverable structure through encoding rather than assuming it in the target problem. Using a dual-rail representation, each logical qubit is mapped to a physical pair, $|0\rangle \to |01\rangle$ and $|1\rangle \to |10\rangle$, making code-space violations in noisy samples detectable and repairable. We combine this encoding with self-consistent recovery and benchmark it on transverse- and mixed-field Ising models with up to 36 spin sites. Despite increased circuit overhead, code-space recovery yields lower projected Ritz energies than unencoded sample-support diagonalization even at smaller projected-basis dimensions, suggesting that engineered recoverable structure can extend SQD beyond native constraints.
• Abstract（参考訳）: サンプルベースの量子対角化(SQD)は、量子サンプルから構築されたコンパクトな部分空間においてハミルトニアンを対角化するが、その性能は粒子数対称性のようなネイティブな制約を利用する回復手順に依存することが多い。 しかし、幅広い固有値問題に対して、類似の制約は保証されず、SQD型回復の適用性が制限される。 ここでは,技術者が対象問題に含めるのではなく,エンコーディングによって構造を復元できるコード空間復元手法を提案する。 デュアルレール表現を使用して、各論理キュービットは、物理的対である$|0\rangle \to |01\rangle$と$|1\rangle \to |10\rangle$にマッピングされ、ノイズの多いサンプルのコード空間違反を検知し、修復可能である。 このエンコーディングを自己整合回復と組み合わせ、最大36のスピンサイトを持つ横フィールドおよび混合フィールドIsingモデルでベンチマークする。 回路オーバーヘッドの増大にもかかわらず、符号空間の回復は、より小さな投影基底次元であっても、未符号化のサンプル支持対角化よりも低い射影リッツエネルギーをもたらす。

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