論文の概要: Trade-off between Cooling-Step Count and Geometric Implementation Cost in Non-Markovian Algorithmic Cooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30660v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 12:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.380551
• Title: Trade-off between Cooling-Step Count and Geometric Implementation Cost in Non-Markovian Algorithmic Cooling
• Title（参考訳）: 非マルコフアルゴリズム冷却における冷却ステップ数と幾何学的実装コストのトレードオフ
• Abstract要約: 本研究では, 冷却工程数と幾何的実装コストで定量化した冷却性能のトレードオフに, 貯水池記憶がどのような影響を及ぼすかを検討する。 貯水池メモリの抑制は冷却ステップ数を減少させるが、概して幾何学的プロトコルコストを増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum cooling is important for reliable quantum computation but involves a trade-off between cooling performance and implementation resources. Although reservoir memory can improve particular aspects of cooling performance, the associated resource cost, particularly for circuit implementation, remains insufficiently understood. Here, we investigate how reservoir memory affects the trade-off between cooling performance quantified by the cooling-step count and geometric implementation cost in single-qubit heat-bath algorithmic cooling. Using a pseudomode mapping, we represent the non-Markovian damped Jaynes--Cummings dynamics by a repeated collision circuit and evaluate its geometric implementation cost. Using matrix-based simulations and an implementation on the ibm_kawasaki Heron r2 processor, we identify a trade-off: suppressing reservoir memory reduces the cooling-step count but generally increases the geometric protocol cost. Our work provides a resource-based perspective on reservoir engineering for algorithmic cooling.
• Abstract（参考訳）: 量子冷却は信頼性の高い量子計算において重要であるが、冷却性能と実装資源のトレードオフを伴う。 貯水池メモリは冷却性能の特定の面を改善することができるが、関連する資源コスト、特に回路実装についてはまだ十分に理解されていない。 本稿では, 冷却ステップ数で定量化した冷却性能と, 単量子熱バスアルゴリズムによる冷却における幾何的実装コストとのトレードオフに, 貯留メモリがどのような影響を及ぼすかを検討する。 擬モード写像を用いて,非マルコフ減衰Jaynes-Cummingsダイナミクスを繰り返し衝突回路で表現し,その幾何的実装コストを評価する。 行列ベースのシミュレーションと,ibm_kawasaki Heron r2プロセッサの実装を用いて,リザーブメモリの抑制は冷却ステップ数を減少させるが,一般に幾何学的プロトコルコストを増大させるトレードオフを同定する。 我々の研究は、アルゴリズム冷却のための貯水池工学に関するリソースベース視点を提供する。

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