論文の概要: Matrix Product Evolution: A Method for Simulating Quantum Circuits Using Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03472v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 11:07:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.152326
• Title: Matrix Product Evolution: A Method for Simulating Quantum Circuits Using Tensor Networks
• Title（参考訳）: マトリックス製品進化:テンソルネットワークを用いた量子回路のシミュレーション手法
• Authors: Haruyuki Kawabe, Minoru Nagai, Tsuyoshi Okubo, Synge Todo,
• Abstract要約: 量子回路のテンソルトレイン表現は、量子ビット指数に沿ってではなく、回路深さに沿って構築される。 この定式化の中で、量子回路のシミュレーションは、複数のMPEテンソルの収縮としてモデル化される。 乱数量子回路のシミュレーションと量子多体状態の時間発展による,このMPEに基づく収縮フレームワークの数値的挙動について検討する。
• 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: Classical simulation of quantum circuits is an essential tool in quantum information science, but its applicability is constrained by the exponential growth of the Hilbert space and the entanglement structure of quantum states. In this work, we introduce Matrix Product Evolution (MPE), a tensor-train representation of quantum circuits constructed along the circuit depth rather than along the qubit index. Within this formulation, the simulation of a quantum circuit is modeled as the contraction of multiple MPE tensors. We develop an efficient contraction strategy based on a zip-up procedure to carry out this contraction in practice. We investigate the numerical behavior of this MPE-based contraction framework through simulations of random quantum circuits and the time evolution of a quantum many-body state. Our results characterize the growth of temporal bond dimensions, clarify how post-selection modifies the contraction cost and approximation accuracy, and identify regimes in which depth-oriented tensor-network contractions provide a useful complement to standard MPS-based simulation approaches.
• Abstract（参考訳）: 量子回路の古典的なシミュレーションは量子情報科学において必須のツールであるが、その適用性はヒルベルト空間の指数的成長と量子状態の絡み合い構造によって制約される。 本稿では,量子回路の量子回路のテンソルトレイン表現である行列積進化(MPE)を紹介する。 この定式化の中で、量子回路のシミュレーションは、複数のMPEテンソルの収縮としてモデル化される。 我々は、この収縮を実際に行うためのジップアップ手順に基づく効率的な収縮戦略を開発する。 乱数量子回路のシミュレーションと量子多体状態の時間発展による,このMPEに基づく収縮フレームワークの数値的挙動について検討する。 本研究は, 時間的結合次元の増大を特徴とし, ポストセレクションが収縮コストや近似精度をどのように修正するかを明らかにするとともに, 深度指向テンソルネットワークの収縮がMPSシミュレーションの標準的な手法を補完する上で有用であるレジームを同定する。

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