論文の概要: Multivariate quantum state preparation with optimized tensor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09304v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 18:01:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.773123
- Title: Multivariate quantum state preparation with optimized tensor networks
- Title（参考訳）: 最適化テンソルネットワークを用いた多変量量子状態生成
- Abstract要約: SCENTは効率よく計算可能なペアワイド・エンタングルメント・メトリクスを用いて、適切なツリーテンソル・ネットワーク(TTN)構造を決定するプロトコルである。
次に、これらの最適化TTNを状態準備に適用し、近似回路コンパイル法を導入する。
我々は,この量子状態準備パイプラインを,量子化学および金融ポートフォリオ最適化における根源的状態準備問題に対して実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11744028458220425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantics tensor trains are attracting intense interest for quantum-inspired computing and quantum state preparation. These methods, which approximate continuum functions by representing their amplitude encoding as a matrix product state (MPS), are exceedingly powerful for univariate functions but rapidly become challenging when handling multivariate functions, since the linear chain topology leads to a large distance between highly-entangled qubits. We overcome this limitation by introducing SCENT (Spectral Clustering for Entanglement miNimizing Trees). SCENT is a protocol that utilizes efficiently-computable pairwise entanglement metrics to determine a suitable tree tensor network (TTN) structure, which can then be efficiently approximated using tensor cross-interpolation (TCI); we find that it substantially outperforms MPS methods and improves upon previous TTN methods. We then apply these optimized TTNs to state preparation, introducing an approximate circuit compilation method based on environment-tensor methods without significantly conceding overall accuracy. Importantly, the inherent gauge freedom of TTNs can be directly exploited in this method, resulting in higher fidelity at a given circuit depth. We demonstrate this quantum state-preparation pipeline on archetypal state-preparation problems in quantum chemistry and financial portfolio optimization. In our flagship demonstration, we encode a 20-variable probability distribution with long-ranged, non-nearest neighbor inter-variable correlations in a 200-qubit state-preparation circuit with infidelity $7.44\times 10^{-9}$ using only 43284 CNOTs; depth and fidelity can be traded, allowing the same distribution to be prepared to infidelity $10^{-3}$ with as few as 5584 CNOTs.
- Abstract（参考訳）: 量子テンソルトレインは量子にインスパイアされた計算と量子状態の準備に強い関心を集めている。
これらの方法は、振幅符号化を行列積状態(MPS)として表現することで、近似連続関数を近似するが、多変量関数を扱う際には急速に困難になる。
SCENT(Spectral Clustering for Entanglement miNimizing Trees)を導入することで、この制限を克服する。
SCENTは、効率よく計算可能なペアワイド・エンタングルメント・メトリクスを用いて、適切なツリーテンソル・ネットワーク(TTN)構造を決定し、テンソルクロス補間(TCI)を用いて効率的に近似できるプロトコルである。
次に,これら最適化されたTTNを状態生成に適用し,環境テンソル法に基づく近似回路コンパイル手法を導入し,全体的な精度を著しく低下させることなく実現した。
重要なことに、TTNの固有ゲージ自由度は、この方法で直接的に利用することができ、それによって所定の回路深さでの忠実度が向上する。
我々は,この量子状態準備パイプラインを,量子化学および金融ポートフォリオ最適化における根源的状態準備問題に対して実証する。
フラッグシップデモでは、20変数の確率分布を、200量子ビット状態準備回路において、不完全性7.44\times 10^{-9}$を43284 CNOTでエンコードし、深さと忠実さを交換し、同じ分布を5584 CNOTで不完全性10^{-3}$で準備する。
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