論文の概要: Hardware-Aware Fermion-to-Qubit Mappings for Simulating the 2D Hubbard Model on Heavy-Hexagon Quantum Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25024v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 18:10:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.406725
- Title: Hardware-Aware Fermion-to-Qubit Mappings for Simulating the 2D Hubbard Model on Heavy-Hexagon Quantum Processors
- Title（参考訳）: 重六角形量子プロセッサ上の2次元ハバードモデルシミュレーションのためのハードウェア対応フェルミオン-量子マッピング
- Abstract要約: 我々は、ヨルダン・ウィグナー、ブラヴィイ・キタエフ、ボンサイ変換を数値的にベンチマークする。
次に、ボンサイ写像を用いて、2次元スピンフルフェルミ・ハバードモデルの立方体ハミルトニアンを構成する。
- 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: Quantum simulation of strongly correlated fermionic systems is among the most promising near- term applications of quantum computing, but its practical efficiency depends critically on the choice of fermion-to-qubit mapping and on the connectivity of the underlying hardware. In this work we address this problem in the context of the two-dimensional Hubbard model, simulated on IBM superconducting quantum processors with heavy-hexagon connectivity. We numerically benchmark the Jordan-Wigner, Bravyi-Kitaev, and Bonsai transformations, evaluating their Pauli weight and SWAP overhead across seven heavy-hexagon chips of increasing size. We show that, while the Bravyi-Kitaev mapping initially exhibits a lower Pauli weight, this advantage is eliminated once routing costs are taken into account, confirming the Bonsai mapping as the most hardware-efficient baseline transformation for this architecture. We then use the Bonsai mapping to construct the qubit Hamiltonian of the 2D spinful Fermi-Hubbard model, introducing a simulated annealing algorithm that optimizes the assignment of Majorana strings to lattice sites, reducing the cost function by nearly 50% percent. Finally, we simulate on quantum hardware the time evolution of fermionic states up to 6x6 lattices, confirming the viability of the Bonsai encoding for hardware-aware large-scale two-dimensional simulations.
- Abstract（参考訳）: 強い相関を持つフェルミオン系の量子シミュレーションは、量子コンピューティングの最も有望な短期的応用であるが、その実用的効率はフェルミオン対量子ビットマッピングの選択と基礎となるハードウェアの接続に依存する。
本研究は,IBM超伝導量子プロセッサとヘキサゴナル接続を模擬した2次元ハバードモデルを用いて,この問題に対処する。
我々はJordan-Wigner、Bravyi-Kitaev、Bonsai変換を数値的にベンチマークし、パウリ重みとSWAPオーバーヘッドを増大する7つの重六角形チップで評価した。
当初Bravyi-Kitaev写像はパウリ重みが低いが、ルーティングコストを考慮した場合、この利点は排除され、このアーキテクチャの最もハードウェア効率のよいベースライン変換としてBonsai写像が確認される。
次に、ボンサイ写像を用いて、2次元スピンフルフェルミ・ハバードモデルのクビットハミルトニアンを構築し、マヨラナ弦の格子サイトへの割り当てを最適化するシミュレートされたアニーリングアルゴリズムを導入し、コスト関数を50%近く削減する。
最後に,6x6格子までのフェルミオン状態の時間発展を量子ハードウェア上でシミュレートし,ハードウェアを意識した大規模2次元シミュレーションのためのボンサイ符号化の実現可能性を確認する。
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