論文の概要: SQD-Enabled Circuit Compression for Resource-Efficient Quantum Chemistry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15076v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 14:46:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.141488
- Title: SQD-Enabled Circuit Compression for Resource-Efficient Quantum Chemistry
- Title（参考訳）: 資源効率のよい量子化学のためのSQD型回路圧縮
- Abstract要約: サブスペース量子対角化(サブスペース量子対角化、Subspace Quantum Diagonalization、SQD)は、量子サンプルによって分散された部分空間において、古典的にハミルトニアンを対角化することによって基底状態のエネルギーを回復する。
SQD精度が低下する前にサンプリング回路から,非クリフォードおよび変分表現率をどの程度除去できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.027135734011297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Subspace Quantum Diagonalization (SQD) recovers ground-state energies by classically diagonalizing a Hamiltonian in the subspace spanned by quantum samples, requiring only bitstrings with sufficient ground-state overlap rather than an accurate variational energy. We reveal and exploit this underexplored robustness property: how much non-Clifford and variational expressivity can be removed from the sampling circuit before SQD accuracy degrades? We answer through two complementary compression techniques: gradient-based operator pruning, which discards low-impact excitation operators, and Clifford rounding, which snaps remaining parameters to the nearest Clifford angle. Both of these techniques can be applied to a VQE ansatz on a qubit-reduced Hamiltonian. A systematic ablation study across 21 molecules shows that median SQD error stays within chemical accuracy even at 50\% compression on both axes, while simulation speedup reaches $33\times$. Hardware validation on 6 molecules on IBM quantum hardware confirms up to $2.8\times$ transpiled-depth reduction with zero loss in SQD accuracy.
- Abstract（参考訳）: サブスペース量子対角化(サブスペース量子対角化、Subspace Quantum Diagonalization、SQD)は、量子サンプルによって分散された部分空間において、古典的にハミルトニアンを対角化することで基底状態のエネルギーを回復し、正確な変動エネルギーではなく十分な基底状態の重なりを持つビットストリングのみを必要とする。
SQD精度が低下する前にサンプリング回路からどれだけの非クリフォードおよび変分表現性を取り除くことができるのか?
我々は、低インパクト励起演算子を捨てる勾配に基づく演算子プルーニングと、最も近いクリフォード角に残るパラメータをスナップするクリフォード丸めという2つの補完圧縮手法で答える。
これらの技法はどちらも、量子ビット還元ハミルトニアン上のVQEアンザッツに適用することができる。
21分子にわたる系統的アブレーション研究では、中央のSQD誤差は両軸の50倍の圧縮でも化学的精度に留まり、シミュレーションスピードアップは3,3\times$である。
IBM量子ハードウェア上の6つの分子のハードウェア検証は、SQD精度の損失をゼロに、最大2.8\times$transpiled-deepth reductionを保証している。
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