論文の概要: Variational preparation of thermofield double states for SYK models via multi-angle QAOA: sequential angle pruning for circuit reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02793v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 16:27:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.470639
- Title: Variational preparation of thermofield double states for SYK models via multi-angle QAOA: sequential angle pruning for circuit reduction
- Title（参考訳）: 多角QAOAによるSYKモデルの温度場二重状態の変分:回路縮小のためのシーケンシャルアングルプラニング
- Abstract要約: TFD-state と2つのトップダウンシーケンシャルアングル・プルーニングアルゴリズムを導入する。
我々は,ma-QAOAが高い忠実度でターゲットTFD状態を準備し,連続的な小角プルーニングは高い忠実度を維持することを発見した。
量子-古典的ハイブリッド実装に向けたシーケンシャルプルーニングアルゴリズムの拡張を提案する。
- 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: Variational preparation of thermofield double (TFD) states can require deep quantum circuits, particularly for interacting many-body systems. Reducing these circuits while retaining high fidelity is therefore crucial for TFD-state preparation on noisy quantum processors. We study this problem by applying the multi-angle quantum approximate optimization algorithm (ma-QAOA) to TFD-state preparation and introducing two top-down sequential angle-pruning algorithms. Starting from the optimized initial ma-QAOA circuit, both algorithms sequentially remove Pauli-string evolutions with small optimized angles and reoptimize the remaining parameters after each removal. We apply these algorithms to Gaussian and binary Sachdev--Ye--Kitaev (SYK) models in both dense and sparse cases. We find that ma-QAOA prepares the target TFD states with high fidelity and that sequential small-angle pruning retains high fidelity while reducing the circuit depth, particularly at low temperature. Moreover, using the post-reoptimization cost in sequential small-angle pruning further improves the fidelity. For the binary sparse $N=10$ SYK model at $β=10$, $88.8\%$--$92.1\%$ of the nonlocal Pauli-string evolutions are removed while retaining an average fidelity of approximately $95\%$. Finally, we propose extensions of the sequential pruning algorithms toward quantum--classical hybrid implementation.
- Abstract（参考訳）: 熱場二重状態(TFD)の変分準備は、ディープ量子回路、特に多体系の相互作用を必要とする。
したがって、高忠実度を維持しながらこれらの回路を減少させることは、ノイズ量子プロセッサ上でのTFD状態の準備に不可欠である。
本研究では,多角量子近似最適化アルゴリズム (ma-QAOA) をTFD状態の準備に適用し,2つのトップダウン逐次角度決定アルゴリズムを導入することにより,この問題を考察する。
最適化された初期Ma-QAOA回路から始め、両方のアルゴリズムは小さな最適化角度でパウリ弦の進化を逐次除去し、除去後の残りのパラメータを再最適化する。
これらのアルゴリズムを、密度とスパースの両方の場合において、ガウスおよび二項Sachdev--Ye-Kitaev(SYK)モデルに適用する。
その結果,ma-QAOAは高い忠実度でターゲットTFD状態を準備し,特に低温では回路深さを減少させながら連続小角プルーニングは高い忠実度を維持していることがわかった。
さらに, 逐次小角プルーニングにおける再最適化コストの利用により, さらに忠実度が向上する。
バイナリスパース$N=10$SYK = β=10$, 8,8.8\%$--92.1\%$の非局所的なパウリ弦の進化は除去され、平均忠実度は約9,5\%である。
最後に、量子-古典ハイブリッド実装に向けたシーケンシャルプルーニングアルゴリズムの拡張を提案する。
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