論文の概要: Learning the closest Slater determinant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20623v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 18:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.181705
• Title: Learning the closest Slater determinant
• Title（参考訳）: 最寄りのスレーター行列式を学習する
• Authors: Nisarga Paul, Haimeng Zhao, David D. Dai,
• Abstract要約: 任意のフェルミオン多体状態への最大忠実度を有するスレーター行列式学習課題について検討した。 我々はこのアルゴリズムをFermi-Hubbardモデルに適用し、ニューラル量子状態解から最も近いスレーター行列式を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning compact, interpretable descriptions of quantum many-body states is an important task in quantum science. We study the task of learning the Slater determinant with maximum fidelity to an arbitrary fermionic many-body state, with motivation from both Hartree-Fock methods and agnostic tomography. Given an $n$-fermion wavefunction built from $m$ fermionic modes, we provide classical and quantum algorithms returning a Slater determinant with fidelity within $\varepsilon$ of maximal in time $m^{\text{poly}(n,1/\varepsilon)}$. We prove matching hardness lower bounds, assuming standard complexity conjectures, along some parameter axes. Given access to quantum copies, we prove this can be accomplished with $\text{poly}(m,n,1/\varepsilon)$ copies of $ρ$. We also show that above a fidelity of $2/3$ any stationary point is the unique global maximum while below $2/3$ the optimization landscape can have spurious stationary points, and hence $2/3$ marks a transition point in the optimization landscape for this problem. We apply the algorithm to the Fermi-Hubbard model, extracting the closest Slater determinant from neural quantum state solutions. Together, our results provide algorithmic tools with provable guarantees in understanding fermionic many-body systems with classical or quantum simulation.
• Abstract（参考訳）: 量子多体状態のコンパクトで解釈可能な記述を学習することは、量子科学において重要な課題である。 我々はHartree-Fock法とAgnostic tomographyの両手法を用いて,任意のフェルミオン多体状態への最大忠実度を有するスレーター行列式学習課題について検討した。 m$フェルミオンモードで構築された$n$フェルミオン波動関数が与えられたとき、古典的および量子的アルゴリズムは、$\varepsilon$ of maximal in time $m^{\text{poly}(n,1/\varepsilon)}$で与えられる。 いくつかのパラメータ軸に沿って、標準的な複雑性予想を仮定して、一致する硬さの低い境界を証明します。 量子コピーにアクセスすると、$\text{poly}(m,n,1/\varepsilon)$ ρ$ のコピーでこれを実現できることを証明できる。 また、任意の定常点が 2/3$ を超えることは、一意のグローバルな最大値であり、2/3$ 未満の最適化ランドスケープは、急激な定常点を持ち、したがって、この問題に対する最適化ランドスケープの遷移点であることを示す。 我々はこのアルゴリズムをFermi-Hubbardモデルに適用し、ニューラル量子状態解から最も近いスレーター行列式を抽出する。 この結果から,古典的・量子シミュレーションによるフェルミオン多体系の理解が保証できるアルゴリズムツールが得られた。

関連論文リスト

• Spectral Gaps with Quantum Counting Queries and Oblivious State Preparation [47.600794349481966]
  本研究では、量子ビットの対数数を用いて、加算誤差$epsilonDelta_k$まで値を近似する量子アルゴリズムを提案する。 この分析における重要な技術的ステップは、適切なランダム初期状態の準備であり、最終的には閾値よりも小さい固有値の数を効率的に数えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T17:04:18Z)
• Quantum Approximate $k$-Minimum Finding [2.810947654192424]
  我々は、全ての$k geq 1$に対して近似値を扱う最適量子$k$-minimum探索アルゴリズムを提案する。 我々は、複数の観測可能量のうち、$k$最小の期待値を同定し、ハミルトンの最低基底状態エネルギーを$k$最小に決定するための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T11:21:15Z)
• Optimizing random local Hamiltonians by dissipation [44.99833362998488]
  簡単な量子ギブスサンプリングアルゴリズムが最適値の$Omega(frac1k)$-fraction近似を達成することを証明した。 この結果から, 局所スピンおよびフェルミオンモデルに対する低エネルギー状態の発見は量子的に容易であるが, 古典的には非自明であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T20:21:16Z)
• Quantum Algorithms for Non-smooth Non-convex Optimization [30.576546266390714]
  本稿では、リプシッツ連続目的の$(,epsilon)$-Goldstein定常点を求める問題を考える。 代理オラクル関数に対するゼロ階量子推定器を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T16:52:26Z)
• The classical limit of Quantum Max-Cut [0.16385815610837165]
  我々は、大きな量子スピンの極限$S$は半古典的極限として理解されるべきであることを示した。 半定値プログラムの出力をブロッホコヒーレント状態の積に丸め、$mathrmQMaxCut_S$に対する古典近似アルゴリズムの2つのファミリを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:53:34Z)
• Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
  我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。 我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T18:59:38Z)
• Approximation Algorithms for Quantum Max-$d$-Cut [42.248442410060946]
  量子Max-$d$-Cut問題(Quantum Max-$d$-Cut problem)は、プロジェクターに付随する期待エネルギーを、全ての局所相互作用上の2つの$d$-dimensional quditsの非対称部分空間に最大化する量子状態を見つけることである。 我々は,非自明な性能保証を実現するために,有界な純度を持つ混合状態の積状態解を求めるアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T22:53:17Z)
• How to simulate quantum measurement without computing marginals [3.222802562733787]
  量子状態$psi$を標準で計算するためのアルゴリズムを,古典的に記述し,解析する。 我々のアルゴリズムはサンプリングタスクを$n$-qubit状態のポリ(n)$振幅の計算に還元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T21:44:05Z)
• Heisenberg-limited quantum phase estimation of multiple eigenvalues with few control qubits [1.6328866317851185]
  量子位相推定の単一制御量子ビット変種は、系の固有状態を準備できない場合にも、ハイゼンベルク極限を達成することができることを示す。 本稿では,行列鉛筆法を用いてハイゼンベルク限定スケーリングを実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T18:00:10Z)
• Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
  本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。 我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)

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。