論文の概要: Efficiently Simulable Pauli Correlation Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20409v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 17:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.170465
• Title: Efficiently Simulable Pauli Correlation Encoding
• Title（参考訳）: 効率よくシミュレート可能なパウリ相関符号化
• Abstract要約: パウリ相関(英: Pauli correlation、PCE)は、古典変数を多体パウリオブザーバブルにエンコードするバイナリ最適化のためのフレームワークである。 そこで本研究では,古典的に計算可能なPCEのクラスである,効率的なシミュレーション可能なPCEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.176955662577756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pauli Correlation Encoding (PCE) is a heuristic framework for binary optimisation that encodes classical variables into many-body Pauli observables. While PCE requires fewer qubits than other approaches, it relies on estimating a large number of Pauli expectation values whose signs determine the variables' values, which can incur substantial measurement overhead. Here, we introduce efficiently simulable PCE, a class of dequantised PCE realisations where all expectation values needed can be computed efficiently classically. We instantiate this idea using free-fermionic evolutions, realised by matchgate circuits, and Instantaneous Quantum Polynomial (IQP) circuits. On MaxCut, Maximum Independent Set, Multi-Dimensional Knapsack, and Max3SAT benchmarks, these methods produce high-quality solutions across problem sizes ranging from tens to thousands of variables. Our results show that PCE is naturally understood as a correlation-based optimisation framework with both quantum and classically simulable realisations. This yields a dequantised baseline for evaluating future quantum PCE implementations.
• Abstract（参考訳）: パウリ相関符号化(英: Pauli correlation Encoding、PCE)は、古典変数を多体パウリ可観測物にエンコードするバイナリ最適化のためのヒューリスティックなフレームワークである。 PCEは他のアプローチよりも量子ビットが少ないが、変数の値を決定する多くのパウリ期待値を推定することに依存しており、これはかなりの測定オーバーヘッドを生じさせる。 そこで本研究では,古典的に計算可能なPCEのクラスである,効率的なシミュレーション可能なPCEを紹介する。 我々は、このアイデアを、マッチゲート回路と瞬時量子多項式(IQP)回路で実現した自由フェルミオン進化を用いてインスタンス化する。 MaxCut、Maximum Independent Set、Multi-dimensional Knapsack、Max3SATベンチマークでは、これらの手法は数万から数千の変数にわたる問題サイズの高品質な解を生成する。 この結果から,PCEは量子と古典的にシミュレート可能な両方の実現法を持つ相関に基づく最適化フレームワークとして自然に理解されていることが示唆された。 これにより、将来の量子PCE実装を評価するための定式化されたベースラインが得られる。

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