論文の概要: A Kernel-Based Density of States Estimator for Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24972v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 18:26:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.590209
- Title: A Kernel-Based Density of States Estimator for Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングのための状態推定器のカーネルベース密度
- Abstract要約: 本稿では,近距離量子ハードウェアにおける最も単純な固有値プロトコルが,状態密度の再構成に利用できることを示す。
Haar-random入力状態上でのロデオ反応の平均は、進化時間の分布によって完全に固定されたスペクトル核と結合するDoSとなる。
我々は、推定器とその不確かさを導出し、ウィンドウ関数と量子再構成カーネルの明示的な辞書を構築し、ワンフィールドIsingとSpin-1モデルの手法を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The density of states (DoS) encodes the thermodynamic and spectral properties of quantum many-body systems, yet its reconstruction becomes intractable for Hilbert spaces too large to diagonalize. Classically, the kernel polynomial method (KPM) addresses this by combining stochastic trace estimation with a smoothing kernel. Here we show that the Rodeo algorithm---one of the simplest eigenvalue-location protocols for near-term quantum hardware---provides a direct quantum analogue of this approach. Averaging the Rodeo response over Haar-random input states yields the DoS convolved with a spectral kernel fixed entirely by the distribution of evolution times: the random states play the role of stochastic trace estimation, and the temporal sampling distribution that of the damping kernel. The construction requires only the standard single-ancilla circuit, and quantum typicality suppresses the statistical error as the Hilbert-space dimension grows. We derive the estimator and its uncertainties, establish an explicit dictionary between signal-processing window functions and quantum reconstruction kernels, and validate the method on the one-dimensional transverse-field Ising and spin-1 models.
- Abstract（参考訳）: 状態密度(DoS)は量子多体系の熱力学およびスペクトル特性を符号化するが、その再構成はヒルベルト空間が対角化するには大きすぎる。
古典的には、カーネル多項式法(KPM)は、確率的トレース推定と滑らかなカーネルを組み合わせることでこの問題に対処する。
ここでは、近距離量子ハードウェアのための最も単純な固有値配置プロトコルの一つであるRooeoアルゴリズムが、このアプローチの直接的な量子類似性を示すことを示す。
Haar-random入力状態に対するロデオ応答を平均すると、DoSは進化時間の分布によって完全に固定されたスペクトルカーネルと結合し、ランダム状態は確率的トレース推定と減衰するカーネルの時間的サンプリング分布の役割を果たす。
この構成は標準の単一アンシラ回路のみを必要とし、ヒルベルト空間の次元が大きくなるにつれて、量子的典型性は統計的誤差を抑制する。
推定器とその不確かさを導出し,信号処理ウィンドウ関数と量子再構成カーネルとの明示的な辞書を構築し,一次元横フィールドイジングとスピン-1モデルの手法の有効性を検証した。
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