論文の概要: Alleviating the Sparse Matrix Scaling Bottleneck in Adaptive VQE via Greedy Operator Commutativity Partitioning and High-Order Taylor State Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15906v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 12:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.847567
• Title: Alleviating the Sparse Matrix Scaling Bottleneck in Adaptive VQE via Greedy Operator Commutativity Partitioning and High-Order Taylor State Evolution
• Title（参考訳）: Greedy Operator Commutativity Partitioningと高次Taylor状態の進化による適応VQEにおけるスパースマトリックススケーリングボタネックの緩和
• Abstract要約: 本稿では,演算子選択と状態進化の両方を最適化する解析手法であるGOCP(Greedy Operator Commutativity Partitioning)フレームワークを紹介する。 本研究では,BeH2および強相関H2Oを含む種々の分子系における本フレームワークの性能評価を行った。
• 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 Variational Quantum Eigensolver (VQE) and its adaptive variants, such as ADAPT-VQE, are central to the study of strongly correlated quantum systems. However, the classical simulation of the ansatz growth process remains constrained by the exponential scaling of operator space and the associated computational cost of unitary evolution. We introduce the Greedy Operator Commutativity Partitioning (GOCP) framework, an analytical methodology designed to optimize both operator selection and state evolution. By reformulating complex unitary rotations as a chained sequence of fifth-order O(5) Taylor series expansions, GOCP bypasses the need for explicit matrix exponentiation, reducing the computational task to a sequence of sparse matrix-vector operations. We evaluate the performance of this framework across diverse molecular systems, including BeH2 and strongly correlated H2O geometries, utilizing both Jordan-Wigner and Bravyi-Kitaev mappings. Our results demonstrate that the GOCP framework maintains exceptional numerical fidelity-exceeding 1 - 10^-6 in state fidelity-while achieving sub-chemical accuracy in ground-state energy calculations. By enabling the simulation of operator manifolds exceeding 2.68 x 10^8 elements with high efficiency, this approach provides a scalable and rigorous pathway for exploring deep variational circuits in complex quantum many-body systems.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解器(VQE)とその適応的変種(ADAPT-VQE)は強い相関量子系の研究の中心である。 しかし、古典的なアンザッツ成長過程のシミュレーションは、作用素空間の指数的スケーリングとそれに伴うユニタリ進化の計算コストに制約されているままである。 本稿では,演算子選択と状態進化の両方を最適化する解析手法であるGOCP(Greedy Operator Commutativity Partitioning)フレームワークを紹介する。 複素ユニタリ回転を5階O(5)テイラー級数展開の連鎖列として再構成することにより、GOCPは明示的な行列指数化の必要性を回避し、計算タスクをスパース行列ベクトル演算の列に還元する。 本研究では,BeH2 や強い相関関係を持つ H2O ジオメトリーを含む多種多様な分子系において,Jordan-Wigner および Bravyi-Kitaev のマッピングを用いて,このフレームワークの性能を評価する。 GOCPフレームワークは, 地中エネルギー計算における準化学的精度を保ちながら, 異常な数値忠実度1～10^-6を維持していることを示す。 高効率で2.68 x 10^8要素を超える作用素多様体のシミュレーションを可能にすることにより、複素量子多体系における深部変分回路を探索するためのスケーラブルで厳密な経路を提供する。

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