論文の概要: Machine learning for sample-based quantum diagonalization: generative configuration recovery and the classical-simulability frontier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05314v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 18:15:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.773213
• Title: Machine learning for sample-based quantum diagonalization: generative configuration recovery and the classical-simulability frontier
• Title（参考訳）: サンプルベース量子対角化のための機械学習:生成的構成回復と古典的シミュラビリティフロンティア
• Abstract要約: 我々は、生成的および学習的セレクタのエコシステムを概観し、1つの顕著なギャップを露呈する: テール発見のために構築された報酬-帰属的生成-フロー-ネットワークの提案者。 発表されている同活性空間の比較、強力な古典的選択CIマッチ、量子サンプリングサブスペースの打ち負かし、フラッグシップの単一層回路は、現在、古典的エネルギー推定を許容している。 私たちは量子実験から学び、古典的なサンプル複雑度の下限は無条件決定因子であり、量子優位性が証明可能であるがまだ化学に橋渡しされていない隣のフロンティアである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sample-based quantum diagonalization (SQD), equivalently quantum-selected configuration interaction (QSCI), has in two years become a pragmatic centre of gravity of pre-fault-tolerant quantum chemistry: a quantum processor samples electronic configurations, and the many-electron Hamiltonian is diagonalized classically in the resulting determinant subspace. Its accuracy is set entirely by which configurations enter that subspace, a selection problem for machine learning made acute by a coupon-collector bottleneck. We critically review the ecosystem of generative and learned selectors, organizing it by the object each method generates and the importance signal it exploits, and expose one conspicuous gap: a reward-proportional generative-flow-network proposer built for tail discovery. We then confront the field's central question -- whether the quantum sampler beats classical selected configuration interaction -- and report a carefully scoped negative: across published same-active-space comparisons, strong classical selected CI matches or beats the quantum-sampled subspace, and the flagship single-layer circuits now admit polynomial-time classical energy estimation. We distil a benchmarking standard and turn the negative into a regime map, then test it with FCI-exact experiments that confirm one prediction and refute another: the cheap prior's rank correlation with the exact weights declines with multireference character (a usable coordinate), but a controlled single-molecule noise sweep shows the one generative advantage we find, robustness to valid-shot starvation, to be generic rather than the multireference-specific effect a confounded contrast first suggested. Finally, we flag learning from quantum experiments, whose classical sample-complexity lower bound is an unconditional theorem, as the one adjacent frontier where a quantum advantage is provable but not yet bridged to chemistry.
• Abstract（参考訳）: サンプルベース量子対角化(SQD, Sample-based quantum diagonalization)とは、量子選択構成相互作用(QSCI, Quantum-Selected configuration interaction)である。 その精度は、コンフィグレーションがサブスペースに入る場所によって完全に設定されます。 生成・学習されたセレクタのエコシステムを批判的にレビューし、各メソッドが生成するオブジェクトとそれが活用する重要信号によってそれを整理し、1つの顕著なギャップを露呈する: テール発見のために構築された報酬-代用生成-フロー-ネットワークの提案者。 次に、フィールドの中心的な問題 — 量子サンプリングが古典的な選択された構成相互作用を破るかどうか – に直面し、慎重にスコープされた負を報告します。 我々はベンチマーク基準を廃止し、負をレギュラーマップに変換し、FCI-exact実験で検証し、1つの予測を検証し、もう1つの反証する: 安価な事前のランク相関と正確な重みとの正確な重みの減少(使用可能な座標)は多重参照文字と一致するが、制御された単一分子ノイズスイープは、我々が最初に提案したマルチ参照特化効果よりもむしろ汎用的な、有効な飢餓に対する堅牢性を示す。 最後に、古典的なサンプル-複素性の下界が無条件の定理である量子実験からの学習を、量子優位性が証明可能であるがまだ化学に橋渡しされていない隣のフロンティアとしてフラグ付けする。

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