論文の概要: Lie-Algebraic Subspace Quantization for Zero-Shot Quantum Learning and Barren-Plateau Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11174v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 07:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.363297
• Title: Lie-Algebraic Subspace Quantization for Zero-Shot Quantum Learning and Barren-Plateau Mitigation
• Title（参考訳）: ゼロショット量子学習とバレンプラトー緩和のためのリー代数部分空間量子化
• Abstract要約: ゼロショット古典量子パラメータ転送と多様体モデルマージのためのフレームワークを提案する。 我々は、幾何学的トランケーションと正確な非ユニタリ性によって再構成誤差を束縛する部分空間量子化定理を証明した。 IBM ibm_kobe の実験では、Hellinger は k-8 で0.987 であり、サブスペース勾配は 128 の物理量子ビットまで解決可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9392167468538464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The barren plateau phenomenon severely limits the scalability of parameterized quantum circuits (PQCs). We present an analytical framework for zero-shot classical-to-quantum parameter transfer and manifold-based model merging without quantum-side optimization. Our parameter transfer map converts classical neural-network weights into low-dimensional quantum evolutions using Stiefel subspace selection, nearest-unitary polar projection, and logarithmic generator extraction. We prove a Subspace Quantization Theorem that bounds the reconstruction error by geometric truncation and exact non-unitarity, with the latter becoming second order in the near-unitary regime. Identity-centered architectures naturally produce generators near the identity, avoiding logarithm branch-cut singularities and mitigating initialization-time gradient concentration. We further derive an explicit error bound for manifold-based model merging and show that the same construction provides a warm-start initialization whose active dynamics remain confined to a k-dimensional subspace. Experiments on IBM ibm_kobe demonstrate Hellinger fidelity of 0.987 at k=8, while subspace gradients remain resolvable up to 128 physical qubits.
• Abstract（参考訳）: バレンプラトー現象は、パラメータ化量子回路(PQC)のスケーラビリティを著しく制限する。 量子側最適化を伴わないゼロショット古典量子-量子パラメータ転送と多様体モデルマージのための解析的枠組みを提案する。 パラメータ転送マップは、古典的ニューラルネットワークの重みをStiefel部分空間選択、近接単位極射影、対数生成器抽出を用いた低次元量子進化に変換する。 部分空間量子化定理は、幾何学的切り離しと厳密な非ユニタリ性によって再構成誤差を束縛し、後者は準ユニタリな状態において第2次となる。 アイデンティティ中心のアーキテクチャは、自然にアイデンティティの近くにジェネレータを生成し、分岐カット特異点の対数を避け、初期化時間勾配を緩和する。 さらに、多様体ベースモデルマージの明示的誤差を導出し、同じ構造が、活性力学がk次元部分空間に限定されたウォームスタート初期化を与えることを示す。 IBM ibm_kobeの実験では、Hellingerの忠実度はk=8で0.987であり、サブスペース勾配は128量子ビットまで解決可能である。

関連論文リスト

• Quantum simulation of the Liouville equation in classical mechanics with discontinuous potential via Schrödingerization [42.22857110018992]
  我々は、不連続ポテンシャルを持つ古典力学のリウヴィル方程式の量子シミュレーションアルゴリズムを開発した。 我々は、Math. Sci. 3(3), 285-315 (2005) における Jin と Wen によるハミルトニアン保存スキームとSchrdingerization 法を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-13T02:49:05Z)
• Unitary discretization of the Koopman-von Neumann equation for quantum simulation of fluid and plasma dynamics [45.88028371034407]
  KvNフレームワークは、リウヴィル方程式をノルム保存、ユニタリ発展を伴うヒルベルト空間に埋め込む。 ワイル順序付きKvN発生器は実速度場に対するユニークな反エルミート作用素対称性として導出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T23:27:02Z)
• Operator-Algebraic Methods for Asymptotic-Preserving Quantum Simulation of Open Systems [0.0]
  我々は,量子計算資源を用いたマルチスケール物理システムのシミュレーションを行うための,数学的に厳密なフレームワークを開発した。 自然アナログ進化や解析多様体射影による高速な緩和を実現する層状量子プロトコルがダイヤモンドノルムに一様に収束することを証明する。 この研究は、古典的マルチスケール数値解析と量子シミュレーションアルゴリズムの間に、原理化された数学的ブリッジを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-16T19:27:58Z)
• Engineering Quantum Many-Body Scars through Lattice Geometry [0.0028001975341488856]
  格子幾何学だけでは、スカーリングの誘発と強化のための強力で実験的にアクセス可能な制御として機能することを示す。 一次元の鎖を準一次元の三角形装飾格子に変換することにより、完全偏極状態は顕著な忠実回復、緩やかな絡み合い成長、弱絡み合った固有状態の塔との強い重なりを示すことが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-06T18:00:01Z)
• Characterizing Trainability of Instantaneous Quantum Polynomial Circuit Born Machines [7.716642023459826]
  瞬時量子回路Born Machine (IQP-QCBM) は量子生成モデルとして提案されている。 我々は、バレン高原が選択されたカーネルのジェネレータセットとスペクトルに依存することを示す。 低重バイアスのカーネルが構造的トポロジの指数的抑制を回避する機構を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-11T17:12:56Z)
• Latent Object Permanence: Topological Phase Transitions, Free-Energy Principles, and Renormalization Group Flows in Deep Transformer Manifolds [0.5729426778193398]
  幾何学的および統計的物理レンズを用いた深部変圧器言語モデルにおける多段階推論の出現について検討する。 我々は、フォワードパスを離散粗粒度写像として形式化し、安定な「概念盆地」の出現と、この再正規化のような力学の固定点を関連付ける。 結果として生じる低エントロピー状態は、スペクトルテール崩壊と、表現空間における過渡的で再利用可能なオブジェクトのような構造の形成によって特徴づけられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-16T23:11:02Z)
• When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures [43.39839287869652]
  ブロック対角量子幾何テンソルを導入し、K-FACのようなブロック構造フィッシャー法に類似したネットワーク層で計量を分割する。 ハイゼンベルクの実験と、J_1$-$J$モデルのフラストレーションは、より高速な収束、低エネルギー、安定性の向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T16:44:30Z)
• Grassmann Variational Monte Carlo with neural wave functions [45.935798913942904]
  ヒルベルト空間のグラスマン幾何学の観点から、Pfau et al.citepfau2024accurateによって導入された枠組みを定式化する。 正方格子上のハイゼンベルク量子スピンモデルに対する我々のアプローチを検証し、多くの励起状態に対して高精度なエネルギーと物理観測値を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T13:53:13Z)
• Zassenhaus Expansion in Solving the Schrödinger Equation [0.0]
  基本的な課題はユニタリ進化作用素 (e-imathcalHt ) の近似である。 我々は、E. K"okc"u et alによって導入された固定深度シミュレーションの枠組みを改良し、二階ザッセンハウス展開を取り入れた。 これにより、(mathcalO(t))のようにエラースケーリングを伴う制御された非単位近似が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T14:48:47Z)
• Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas [41.94295877935867]
  連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシング・ニューラルネットワークに基づく波動関数Ansatzを導入する。 等質電子ガスの基底状態を3次元でシミュレーションすることにより,その精度を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T04:12:04Z)
• Quantum Gate Generation in Two-Level Open Quantum Systems by Coherent and Incoherent Photons Found with Gradient Search [77.34726150561087]
  我々は、非コヒーレント光子によって形成される環境を、非コヒーレント制御によるオープン量子系制御の資源とみなす。 我々は、ハミルトニアンにおけるコヒーレント制御と、時間依存デコヒーレンス率を誘導する散逸器における非コヒーレント制御を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T07:36:02Z)
• Probing chiral edge dynamics and bulk topology of a synthetic Hall system [52.77024349608834]
  量子ホール系は、基礎となる量子状態の位相構造に根ざしたバルク特性であるホール伝導の量子化によって特徴づけられる。 ここでは, 超低温のジスプロシウム原子を用いた量子ホール系を, 空間次元の2次元形状で実現した。 磁気サブレベルが多数存在すると、バルクおよびエッジの挙動が異なることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T16:59:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。