論文の概要: Maximum-Likelihood Amplitude Estimation for Quantum Monte Carlo Integration on Trapped-Ion Hardware: Convergence, Noise-Floor Saturation, Depth-Dependent Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25992v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 10:45:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.336505
• Title: Maximum-Likelihood Amplitude Estimation for Quantum Monte Carlo Integration on Trapped-Ion Hardware: Convergence, Noise-Floor Saturation, Depth-Dependent Bias
• Title（参考訳）: トラップオンハードウェア上での量子モンテカルロ積分の最大振幅推定:収束、雑音-床飽和、深さ依存性バイアス
• Abstract要約: 我々はIonQトラップイオンプロセッサ上での最大振幅推定QMCパイプラインの系統的実験ベンチマークを報告する。 我々は,Heisenberg-scaling参照に近いN-0.88$のバレプシロンプロットを達成でき,133倍のオークルコールで54-74xの誤差を低減できることを示す。 すべてのノイズの多いバックエンドは (2-5)x 10-2 のエラーフロアで飽和し、Forte-1 の線形スケジュールに 0.04-0.15 の指数と $le!
• 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: Quantum Amplitude Estimation promises to accelerate Monte Carlo integration by replacing the classical $\varepsilon \propto N^{-1/2}$ sampling law with the Heisenberg-limited $\varepsilon \propto N^{-1}$ scaling, but whether any part of that advantage survives on present-day hardware is an empirical question. We report a systematic experimental benchmark of a Maximum-Likelihood Amplitude Estimation QMC pipeline on IonQ trapped-ion processors, comprising 60 hardware trials on IonQ Forte-1 across five settings(5 & 9 qubits, 100-200 shots per depth, linear & exponential amplification schedules, ~113 device-hours), together with 100 trials on IonQ Aria-1 & Forte-1 noise models at 5, 9 & 19 qubits. The pipeline combines controlled-$R_y$ rotational state preparation, Grover-based amplitude amplification and maximum-likelihood inference and is benchmarked against $b_{\max}^{-1}\!\int_0^{b_{\max}}\!\sin^2\!x\,\mathrm{d}x$ with $b_{\max}=π/5$ ,given results emerge. First, the noiseless limit it attains $\varepsilon \propto N^{-0.88}$, close to the Heisenberg-scaling reference, reducing the error 54-74x over a 133x increase in oracle calls. Second, scaling does not survive on hardware. Every noisy backend saturates at an error floor of (2-5)x 10^{-2}, with fitted exponents of 0.04-0.15 on Forte-1 linear schedules and $α\le\!0$ on the vendor noise models: beyond the optimal shallow depth, however, deeper amplification provides no sustained accuracy gain and instead returns to the noise floor. Forte-1 hardware also outperformed IonQ's own Aria-1 noise model at every depth $m \ge 2$, indicating that vendor noise models are bad predictors of MLAE accuracy. The practical implication for UQ is that on current devices the useful operating point is a shallow, schedule-tuned amplification depth chosen so that the deepest circuit lands near p~1/2 not the deepest schedule the coherence budget allows.
• Abstract（参考訳）: 量子振幅推定は、古典的な$\varepsilon \propto N^{-1/2}$サンプリング法をHeisenberg-limited $\varepsilon \propto N^{-1}$スケーリングに置き換えることでモンテカルロ積分を加速することを約束するが、その利点のどれかが現在のハードウェア上で生き残るかどうかは実証的な問題である。 最大振幅推定QMCパイプラインをIonQトラップイオンプロセッサ上で,IonQ Forte-1の5つの設定(5および9キュービット,100-200ショット毎深度,線形および指数増幅スケジュール～113デバイス時間),およびIonQ Aria-1およびForte-1ノイズモデル(5,9キュービット,19キュービット)で60のハードウェア試験を行った。 パイプラインは制御されたR_y$回転状態の準備、Groverベースの振幅増幅と最大形推論を組み合わせて、$b_{\max}^{-1}\! \int_0^{b_{\max}}\! \sin^2\! x\,\mathrm{d}x$ with $b_{\max}=π/5$,given result。 まず、Heisenberg-scaling参照に近い$\varepsilon \propto N^{-0.88}$に達し、133倍のオークルコールに対する誤差54-74xを減少させる。 第二に、ハードウェア上ではスケーリングは生き残らない。 すべてのノイズが (2-5)x 10^{-2} の誤差フロアで飽和し、Forte-1 の線形スケジュールに 0.04-0.15 の指数と$α\le\! しかし、ディープアンプリフィケーションは、持続的な精度向上を提供しず、ノイズフロアに戻る。 Forte-1のハードウェアは、IonQ自身のAria-1ノイズモデルを、深さ$m \ge 2$ごとに上回り、ベンダーのノイズモデルがMLAE精度の悪い予測器であることを示唆している。 UQの実際的な意味は、現在のデバイスで有用な操作ポイントが浅くスケジュール調整された増幅深度であり、コヒーレンス予算が許す最も深いスケジュールではなく、最も深い回路がp~1/2付近に着地するように選択されていることである。

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