論文の概要: Distributed Trotterization with optimal time-scaling entanglement cost
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25896v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 15:14:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.876902
- Title: Distributed Trotterization with optimal time-scaling entanglement cost
- Title（参考訳）: 最適時間スケーリング絡み合いコストを用いた分散トロッタライゼーション
- Abstract要約: 本稿では, 絡み合い消費を相互作用強度に適応させる, 簡単な繰り返し解凍プロトコルを提案する。
量子通信の複雑さと一致する低い境界は、このスケーリングが最適であることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.54607087402533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distributed architectures extend quantum simulation of many-body dynamics beyond the reach of any single processor, with shared entanglement mediating interactions between spatially separated devices. Conventional implementations rely on quantum teleportation, which provides a universal realization of nonlocal operations but incurs a fixed entanglement cost per gate, irrespective of its strength. This becomes increasingly inefficient in product formula simulation, where higher accuracy requires ever more numerous, yet progressively weaker, nonlocal rotations, causing the entanglement cost to diverge in the high-accuracy limit. Here we introduce a simple repeat-until-success protocol that makes entanglement consumption adaptive to interaction strength. Incorporating this primitive into distributed product formulas yields a total entanglement cost that scales linearly with evolution time and remains independent of Trotter error. A matching lower bound from quantum communication complexity proves this time scaling to be optimal, establishing a resource-efficient foundation for high-accuracy quantum simulation across networked processors.
- Abstract（参考訳）: 分散アーキテクチャは、空間的に分離されたデバイス間の相互作用を仲介する共有絡み合いによって、任意の単一プロセッサのリーチを超える多体ダイナミクスの量子シミュレーションを拡張する。
従来の実装は、非局所的な演算の普遍的な実現を提供する量子テレポーテーションに依存しているが、その強さに関わらず、ゲートごとに固定的な絡み合いコストを発生させる。
これは、より多くの、しかし徐々に弱い非局所的な回転を必要とする製品公式のシミュレーションにおいて、ますます非効率になり、絡み合いコストは高い精度の限界で分散する。
ここでは, 絡み合いの消費を相互作用強度に適応させる, 簡単な再帰的・再帰的プロトコルを提案する。
このプリミティブを分散製品公式に組み込むと、進化時間とともに線形にスケールし、トロッター誤差とは独立な完全な絡み合いコストが得られる。
量子通信複雑性と一致する低い境界は、このスケーリングが最適であることが証明され、ネットワークプロセッサ間での高精度な量子シミュレーションのためのリソース効率の基盤が確立される。
関連論文リスト
- Distribution Complexity of Electronic Structure Simulations on Quantum Supercomputers [0.005390659954881999]
電子構造ハミルトニアンに対するハイブリッド量子古典シミュレーションの分布複雑性を推定するアルゴリズムを提案する。
本研究では,コヒーレントガウス軌道回転と乱れたクーロン相互作用の相互作用により,創発的絡み合いパターンが引き起こされることを示す。
ここで導入されたフレームワークは、実用規模量子コンピューティングに対する新しいより効率的な量子古典的応用を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-18T18:00:16Z) - Computational regimes in matrix-product-state-based quantum trajectory simulations [4.187966512170651]
本稿では, トラジェクトリ毎のメモリ, トラジェクトリ毎のランタイム, サンプリング作業に総コストを分割する, 量子トラジェクトリシミュレーションのためのコスト解決フレームワークを提案する。
同じリンドブラッド力学の物理的に等価な解法は、必ずしも総コストを減少させるのではなく、軌跡複雑性と統計的収束の間のコストを再分配することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-11T18:00:02Z) - Quantum Simulation of the Real-time Dynamics in the multi-flavor Gross-Neveu Model at the utility scale using Superconducting Quantum Computers [2.5315729179239637]
1+1次元のマルチフレーバーGross-Neveuモデルのリアルタイムダイナミクスのための量子シミュレーションフレームワークを提案する。
我々は,全システムサイズではなく,フェミオンフレーバー数でステップごとの回路深度をスケールするハードウェア効率のトロッタライズを開発した。
この研究の中心的な貢献は、局所対角作用素近似 (Localized Diagonal Operator Approximation, LDOA) である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-06T21:57:51Z) - Physics-integrated neural differentiable modeling for immersed boundary systems [33.49956187870957]
本研究では,入力境界流の予測のための物理積分微分可能なフレームワークを開発することにより,既存のニューラルPDE解法を拡張した。
フレームワークの重要な設計側面は、物理的原則をエンドツーエンドの差別化可能なアーキテクチャに構造的に統合することである。
提案手法は, 流動場忠実度および長水平安定性において, 純粋にデータ駆動, 物理ロスの制約, 粗いグリッドの数値ベースラインより一貫して優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T09:08:04Z) - UNIQ: Communication-Efficient Distributed Quantum Computing via Unified Nonlinear Integer Programming [29.635486335639524]
分散量子コンピューティング(DQC)は、量子ハードウェアの限界を克服するための有望なアプローチとして広く見なされている。
既存のDQCアプローチでは、3つの重要なコンポーネント(キュービット割り当て、絡み合い管理、ネットワークスケジューリング)を独立したステージとして扱い、それぞれを独立して最適化する。
我々は,3つのコンポーネント全てを非線形整数プログラミング(NIP)モデルに統合する新しいDQC最適化フレームワークUNIQを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-29T09:07:36Z) - Reinforcement Learning Control of Quantum Error Correction [108.70420561323692]
量子コンピュータは、エラーから直接自己改善することを学び、決してコンピューティングを止めない。
この研究によって新しいパラダイムが実現された: 量子コンピュータは、そのエラーから直接自己改善を学び、決してコンピューティングを止めない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-11T17:32:25Z) - Quantum-Optimized Selective State Space Model for Efficient Time Series Prediction [39.146761527401424]
本稿では、状態空間のダイナミクスと変分量子ゲートを統合するハイブリッド量子最適化手法を提案する。
我々は、広く使われている3つのベンチマーク(ETT、トラフィック、為替レート)で、Q-SSMを実証的に検証する。
その結果,Q-SSMは強いベースラインよりも一貫して改善されていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T22:00:48Z) - Direct probing of the simulation complexity of open quantum many-body dynamics [42.085941481155295]
量子および古典的手法の両方を用いて, 開系力学のシミュレーションにおける散逸の役割について検討する。
その結果, 散散布は, 中・長期の時間スケールで異なる方法で相関長と混合時間に影響を及ぼすことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-27T15:14:36Z) - Unitary Dilation Strategy Towards Efficient and Exact Simulation of Non-Unitary Quantum Evolutions [0.0]
我々は,非単位演算を量子デバイスにマッピングするための,効率的かつ正確な単一アンシラ分解手法を提案する。
ラグランジュ・シルヴェスター(Lagrange-Sylvester)は,機能近似のための解析的微分法に類似した手法である。
これは、オープンシステムの実用的な量子計算に非常に望ましい測定コストの、数桁のスケール削減につながる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T19:00:17Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Simulating time evolution on distributed quantum computers [0.0]
2量子作用素指数の順序積によってハミルトン指数が近似されるトロッタースズキ分解の変動について検討する。
近似の全体的な品質は局所的な間隔によってスムーズに変化し,局所的な誤差の拡散が遅いことが判明した。
その結果,モノリシックデバイス上での高速なローカル操作が,分散量子コンピュータ上でも総合的に改善された結果の忠実性を得るために活用できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-16T01:02:24Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z) - Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。
3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
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。