論文の概要: Beyond Hardware: Adaptive Algorithmic Control by State-Proxy Equalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17497v1
- Date: Tue, 15 Sep 2026 17:37:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.639758
- Title: Beyond Hardware: Adaptive Algorithmic Control by State-Proxy Equalization
- Title（参考訳）: ハードウェアを超える:状態-プロキシ等化による適応的アルゴリズム制御
- Abstract要約: 量子計算において, 有限計算資源の割り当て方法から, かなりの利得が得られることを示す。
最大156量子ビットを含む量子最適化問題全体で、A2Cは、一致した回路深さと測定予算の下で、低エネルギーサンプリング確率を22%$から100,000%$以上改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.748542401878416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in quantum computing have been driven primarily by improvements in hardware. Here we show that substantial gains can instead arise from how finite computational resources are allocated throughout a quantum computation. We introduce Adaptive Algorithmic Control (A2C), a software paradigm founded on a State-Proxy Equalization theorem, which proves that the optimal allocation for a state-derived proxy-error functional equalizes cumulative computational hardness rather than physical time. The required computational hardness is inferred directly from the evolving quantum state, avoiding explicit reconstruction of the exponentially large many-body spectrum. Across quantum optimization problems containing up to 156 qubits, combining exact simulations, large-scale supercomputer computations and IBM quantum hardware experiments, A2C improves the low-energy sampling probabilities by $22\%$ to over $100,000\%$ under matched circuit depths and measurement budgets. These results demonstrate that quantum computational performance depends not only on hardware capabilities, but also on how finite computational resources are organized, establishing adaptive algorithmic control as a complementary software pathway for advancing quantum computation.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、主にハードウェアの改善によって推進されている。
ここでは、量子計算において、有限の計算資源がどのように割り当てられるかから、かなりの利益が得られることを示す。
本稿では、状態-プロキシ等化定理に基づくソフトウェアパラダイムであるAdaptive Algorithmic Control (A2C)を導入し、状態由来のプロキシエラー関数の最適割り当てが、物理時間よりも累積計算硬度を等しくすることを示した。
要求される計算硬度は進化する量子状態から直接推定され、指数的に大きな多体スペクトルの明示的な再構成を避ける。
156キュービットまでの量子最適化問題と、正確なシミュレーション、大規模スーパーコンピュータ計算、IBM量子ハードウェアの実験を組み合わせることで、A2Cは、一致した回路深さと測定予算の下で、低エネルギーサンプリング確率を22\%から10,000\%に改善する。
これらの結果は、量子計算性能がハードウェア能力だけでなく、有限計算資源の編成方法にも依存していることを示し、量子計算を進めるための補完的なソフトウェア経路として適応的なアルゴリズム制御を確立した。
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