論文の概要: Gate-Efficient Implementation of the Query-Optimal Time-Dependent Hamiltonian Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30629v1
- Date: Mon, 31 Aug 2026 11:39:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.36471
- Title: Gate-Efficient Implementation of the Query-Optimal Time-Dependent Hamiltonian Simulation
- Title(参考訳): クエリ最適時間依存ハミルトニアンシミュレーションのゲート効率な実装
- Abstract要約: q = Oleft(T + fraclog (1/varepsilon)logleft(e + log (1/varepsilon)/(T) right)
最適なクエリ複雑性を保ち、$Oleft[q left(a + logleft (1 + fracT(+ T)varepsilonを使用する同じアルゴリズムの実装を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.156227790252526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The query-optimal algorithm of [CGWZ26] for general time-dependent Hamiltonian simulation uses $$ q = O\left( αT + \frac{\log(1/\varepsilon)}{\log\left(e + \log(1/\varepsilon)/(αT) \right)} \right) $$ queries to $\mathrm{HAM\mbox{-}T}$ within $\varepsilon$ error for a Lipschitz-continuous time-dependent Hamiltonian $H(t)$ on $[0,T]$ satisfying $\left\lVert H(t)\right\rVert\leqα$. However, its direct circuit implementation incurs a substantially larger gate overhead. In this note, we give an implementation of the same algorithm that retains its optimal query complexity and uses $$ O\left[ q \left( a + \log\left(1 + \frac{T(α+ βT)}{\varepsilon} \right) \right) \right] $$ one- and two-qubit gates, where $a$ is the number of block-encoding ancilla qubits and $β$ is the Lipschitz constant of $H$. The main ingredient is an exact dyadic factorization of the ordered update product in the underlying one-query transducer.
- Abstract(参考訳): q = O\left(αT + \frac{\log(1/\varepsilon)}{\log(e + \log(1/\varepsilon)/(αT) \right)} \right)} $$$$q to $\mathrm{HAM\mbox{-}T}$ in $\varepsilon$ error for a Lipschitz-continuous time-dependent Hamiltonian $H(t)$ on $[0,T]$ satisfying $\left\lVert H(t)\right\rVert\leqα$
しかし、直接回路の実装はゲートのオーバヘッドを大幅に大きくする。
ここでは、最適なクエリ複雑性を保った同じアルゴリズムの実装を提供し、$$ O\left[ q \left(a + \log\left(1 + \frac{T(α+ βT)}{\varepsilon} \right) \right) $ $ $ 1- and two-qubit gates, where $a$ is the number of block-encoding ancilla qubits and $β$ is the Lipschitz constant of $H$とする。
主成分は、基礎となるワンクエリトランスデューサにおいて、順序付けされた更新生成物の正確な2次分解である。
関連論文リスト
- Sharp Minimax Regret for Infinite-Memory Logistic Prediction [55.29259818039367]
Lag $j$はスケール$r_j$の予測に影響を与え、$n_T,j=T-j+1$の予測ラウンドに入る。
すべての要約可能なエンベロープに対して、局所化された混合は$cR_T(r)leq C_T(r)$を証明する。
指数関数やエンベロープの場合、有限サンプル条件の下では、トープリッツ・デサインの逆は$cR_T(r)geq c_T(r)$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-27T01:31:46Z) - Quantum simulation of slow analytic time-dependent Hamiltonians [10.542661137364275]
我々は,H(t)=H(t/T)$を$|H(s)|leq$で解析し,ほぼ加法的なクエリ複雑性とゲートオーバヘッドを実現する量子アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-18T11:14:53Z) - Time-Dependent Hamiltonian Simulation with Optimal Query Complexity [7.005823894951329]
一般的な$n$-qubit 時間依存ハミルトニアン $H(t)$ on $[0,T]$ をシミュレートするためのクエリ最適化アルゴリズムを与える。
トランスデューサを異なる回数で適用する回路の重み付けの組み合わせは、この状態の減衰を要因的に省略することによる誤差を生じさせる。
時間非依存のハミルトニアンに対しては、同じ方法がキュービット化のクエリ最適化の代替となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T14:35:47Z) - Faster quantum linear system solver beyond the condition number [50.84794327094274]
線形系の正規化解 $|xrangle$ を生成する2つの量子アルゴリズムを、条件数$=lVert A-1rVert$ に依存しない複雑性を持つ精度 $Ax=| b rangle$ に提示する。
フィルタベースのソルバは非常にシンプルで、実行時プレファクタが適しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-08T17:49:40Z) - Beyond Averaging in John Ellipsoid Approximation: High-Accuracy Algorithms in the Leverage-Score Model [37.35522173770848]
対称ポリトープ$P=mathbfxinmathbbRd:|mathbfAmathbfx|_inftyle1$, $mathbfAinmathbbRntimes d$のジョン・エリプシドは、長いレバレッジスコアアルゴリズムによって計算される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-18T11:00:03Z) - Exponential Lindbladian fast forwarding and exponential amplification of certain Gibbs state properties [3.3728077347699497]
リンドブラディアン高速フォワード法とそのギブス状態特性推定への応用について検討する。
ファストフォワード(Fast-forwarding)とは、$t$よりもはるかに少ないクエリや回路深度を用いて、時間$t$のシステムをシミュレートする機能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-11T14:57:53Z) - Near-Optimal Convergence of Accelerated Gradient Methods under Generalized and $(L_0, L_1)$-Smoothness [57.93371273485736]
我々は、最近提案された$ell$-smoothness条件$|nabla2f(x)|| le ellleft(||nabla f(x)||right),$$$L$-smoothnessと$(L_0,L_1)$-smoothnessを一般化する関数を持つ凸最適化問題の一階法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-09T08:28:06Z) - Hamiltonian simulation for low-energy states with optimal time dependence [45.02537589779136]
低エネルギー部分空間内のハミルトン$H$の下で時間発展をシミュレートする作業を考える。
我々は,$O(tsqrtlambdaGamma + sqrtlambda/Gammalog (1/epsilon))$クエリを,任意の$Gamma$に対するブロックエンコーディングに使用する量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T17:58:01Z) - Optimal Query Complexities for Dynamic Trace Estimation [59.032228008383484]
我々は,行列がゆっくりと変化している動的環境において,正確なトレース推定に必要な行列ベクトルクエリ数を最小化する問題を考える。
我々は、$delta$失敗確率で$epsilon$エラーまで、すべての$m$トレースを同時に推定する新しいバイナリツリー要約手順を提供する。
我々の下界(1)は、静的な設定においてもフロベニウスノルム誤差を持つ行列ベクトル積モデルにおけるハッチンソン推定子の第一の厳密な境界を与え、(2)動的トレース推定のための最初の無条件下界を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T04:15:44Z) - Almost Optimal Proper Learning and Testing Polynomials [0.11421942894219898]
我々のアルゴリズムは$q_U=left(fracsepsilonright)fraclog betabeta+O(frac1beta)+ tilde Oleft(logfrac1epsilonright)log n,$
以前のアルゴリズムは、少なくとも$s$で2次、$/epsilon$で1/epsilon$で線形である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T14:15:20Z) - $Q$-learning with Logarithmic Regret [60.24952657636464]
楽観的な$Q$は$mathcalOleft(fracSAcdot mathrmpolyleft(Hright)Delta_minlogleft(SATright)right)$ cumulative regret bound, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $H$ is the planning horizon, $T$ is the total number of steps, $Delta_min$ is the least sub-Optitimality gap。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T13:01:33Z) - Revisiting EXTRA for Smooth Distributed Optimization [70.65867695317633]
改良された$Oleft(left(fracLmu+frac11-sigma_2(W)right)logfrac1epsilon (1-sigma_2(W))right)$。
高速化されたEXTRAの通信複雑性は、$left(logfracLmu (1-sigma_2(W))right)$と$left(logfrac1epsilon (1。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T08:07:08Z) - On the Complexity of Minimizing Convex Finite Sums Without Using the
Indices of the Individual Functions [62.01594253618911]
有限和の有限ノイズ構造を利用して、大域オラクルモデルの下での一致する$O(n2)$-upper境界を導出する。
同様のアプローチを踏襲したSVRGの新規な適応法を提案し、これはオラクルと互換性があり、$tildeO(n2+nsqrtL/mu)log (1/epsilon)$と$O(nsqrtL/epsilon)$, for $mu>0$と$mu=0$の複雑さ境界を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-09T03:39:46Z)
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。