論文の概要: Tensor Network Simulation of Dynamic Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26516v2
• Date: Mon, 28 Sep 2026 08:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-29 21:31:51.659134
• Title: Tensor Network Simulation of Dynamic Circuits
• Title（参考訳）: 動的回路のテンソルネットワークシミュレーション
• Abstract要約: 量子回路シミュレーションのためのDMRG法を拡張し,動的回路をシミュレーションするためのテンソルネットワークアプローチを開発した。 テレポーテーションプロトコルやGHZ状態準備など,標準的な動的回路上でこれらの手法をベンチマークする。 これらの結果は、動的回路の古典的シミュレーションのための実用的でスケーラブルなフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic circuits, which incorporate mid-circuit measurements and classically controlled operations, extend the expressive power of quantum programs and are central to applications such as quantum error correction, state preparation, and distributed quantum algorithms. However, their classical simulation is challenging due to the exponential growth of execution branches induced by mid-circuit measurements. In this work, we develop a tensor network approach for simulating dynamic circuits by extending a DMRG-based method for quantum circuit simulation to support dynamic circuit operations. To address the exponential proliferation of execution branches, we introduce and compare two strategies: a single-path stochastic approach that samples individual measurement outcomes, and a multi-path approach that maintains an ensemble of branches. We benchmark these methods on standard dynamic circuits, including the teleportation protocol and GHZ state preparation, as well as on random dynamic circuits. Our analysis explores the trade-offs between simulation accuracy and computational efficiency. These results provide a practical and scalable framework for the classical simulation of dynamic circuits.
• Abstract（参考訳）: 中間回路の測定と古典的に制御された操作を取り入れた動的回路は、量子プログラムの表現力を拡張し、量子エラー補正、状態準備、分散量子アルゴリズムなどの応用の中心となる。 しかし、その古典的なシミュレーションは、中間回路測定によって誘導される実行枝の指数的な成長のために困難である。 本研究では,動的回路演算をサポートするために量子回路シミュレーションのためのDMRG法を拡張し,動的回路をシミュレーションするためのテンソルネットワークアプローチを開発する。 実行ブランチの急激な増加に対処するために,個々の測定結果をサンプリングする単一パス確率的アプローチと,分岐のアンサンブルを維持するマルチパスアプローチの2つの戦略を紹介し,比較する。 我々は,これらの手法を,テレポーテーションプロトコルやGHZ状態準備,およびランダムな動的回路など,標準的な動的回路上でベンチマークする。 本分析では,シミュレーション精度と計算効率のトレードオフについて検討する。 これらの結果は、動的回路の古典的シミュレーションのための実用的でスケーラブルなフレームワークを提供する。

関連論文リスト

• Benchmarking dynamical-structure-factor protocols in programmable neutral-atom geometries [39.146761527401424]
  本研究では,Ising系スピン系のより広範なクラスにおける動的構造因子の測定の可能性について検討した。 プロトコルを2次元の相互作用を持つチェーンと2次元の逆場イジングモデルでベンチマークする。 この結果から,中性原子量子シミュレータは動的応答関数の探索に実用的な経路を提供することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-07T15:28:35Z)
• Learnable yet not simulable: a quantum resource theory of learning models [57.695822250391906]
  量子資源が量子回路の古典的な学習可能性を支配するかは、いまだ不明である。 チューナブル量子回路系の期待値関数について検討する。 これらの結果は,古典シミュレーションと学習の境界を記述するための定量的な資源理論の枠組みを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-03T14:48:03Z)
• Learning error suppression strategies for dynamic quantum circuits [0.0]
  動的量子回路は、ユニタリ進化を中間回路の測定とフィードフォワードと統合する。 本稿では,回路サブインターバルとqubitサブレジスタのレベルにおいて,動的回路のDDシーケンスを最適化する経験的学習フレームワークを提案する。 量子フーリエ変換の動的回路実装への学習戦略の適用により、最大20量子ビットの連結鎖上の非自明なプロセス忠実性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-20T18:35:12Z)
• Characterizing and Benchmarking Dynamic Quantum Circuits [1.341649735289308]
  dynamarqは動的回路のためのスケーラブルでハードウェアに依存しないベンチマークフレームワークである。 これらの動的回路の構造を特徴付けるための幅広い回路特徴セットを提案する。 我々のフレームワークは、量子ハードウェア上で高い実行精度を達成するために、動的回路の設計と最適化のための洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-03T17:31:12Z)
• TENSO: Software Package for Numerically Exact Open Quantum Dynamics Based on Efficient Tree Tensor Network Decomposition of the Hierarchical Equations of Motion [0.0]
  TENSOは、構造化熱環境に没入した量子システムの数値的正確なシミュレーションのための汎用的で強力なオープンソースソフトウェアパッケージである。 これは木テンソルネットワークによる階層的な運動方程式の分解に基づいており、浴槽の複雑さによる次元の呪いを効率的に抑える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-18T13:30:04Z)
• AC/DC: Automated Compilation for Dynamic Circuits [0.41356970190072423]
  本稿では,任意の状態あるいはユニタリ演算子を自動生成する動的量子回路を生成するための新しいフレームワークを提案する。 状態準備のための動的回路の生成,長距離エンタングゲート,回路最適化,および格子シミュレーションへの動的回路の適用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T23:14:42Z)
• Tensor Networks or Decision Diagrams? Guidelines for Classical Quantum Circuit Simulation [65.93830818469833]
  テンソルネットワークと決定図は、異なる視点、用語、背景を念頭に、独立して開発されている。 これらの手法が古典的量子回路シミュレーションにどのようにアプローチするかを考察し、最も適用可能な抽象化レベルに関してそれらの相似性を考察する。 量子回路シミュレーションにおいて,テンソルネットワークの使い勝手の向上と決定図の使い勝手の向上に関するガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:00:00Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Simulation Paths for Quantum Circuit Simulation with Decision Diagrams [72.03286471602073]
  決定図を用いて量子回路をシミュレートする際に選択される経路の重要性について検討する。 我々は、専用のシミュレーションパスを調査できるオープンソースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:00:11Z)
• Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
  ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。 典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。 また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T19:00:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。