論文の概要: A quantum double-bracket algorithm for imaginary-time evolution with exponentially shorter depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37095v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 09:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.372193
• Title: A quantum double-bracket algorithm for imaginary-time evolution with exponentially shorter depth
• Title（参考訳）: 指数的に短い深さを持つ仮想時間進化のための量子ダブルブラケットアルゴリズム
• Abstract要約: 回路深度を指数的に減少させる確率的変種(PDBQITE)を導入する。 我々のアルゴリズムでは、1つのアシラ量子ビットと1つの制御されたリアルタイム進化と1回の繰り返しの中間回路計測からなる量子回路しか必要としない。 PDBQITEは、分子ハミルトニアンの地中調製のための短期確率論的アルゴリズムPITEよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04297070083645049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imaginary-time evolution (ITE) is a widely used technique for preparing the ground state of a target Hamiltonian. Building on the recently proposed framework of Double-Bracket quantum ITE (DB-QITE), we introduce a probabilistic variant (PDBQITE) that achieves an exponential reduction in circuit depth. Our algorithm requires only a single ancilla qubit and a quantum circuit that consists of one controlled real-time evolution and one mid-circuit measurement per iteration. The trade-off is an exponential decay of the total success probability with the number of iterations, for which we derive an analytical lower bound that is independent of system size. Our numerical simulations show that the per-step success probability remains close to unity, making it realistic to execute many iterations, thus providing a substantial improvement over prior constructions. We show that PDBQITE outperforms the near-term probabilistic algorithm PITE for ground-state preparation of molecular Hamiltonians, and that a hybrid QAOA-PDBQITE scheme achieves higher approximation ratios than QAOA at the same circuit depth on random regular graphs for the MaxCut problem.
• Abstract（参考訳）: イマジナリー時間進化(Imaginary-time Evolution、ITE)は、ターゲットハミルトニアンの基底状態を作成するために広く用いられる技術である。 最近提案されたDouble-Bracket Quantum ITE (DB-QITE) の枠組みに基づいて,回路深さの指数的減少を実現する確率的変種 (PDBQITE) を導入する。 我々のアルゴリズムでは、1つのアシラ量子ビットと1つの制御されたリアルタイム進化と1回の繰り返しの中間回路計測からなる量子回路しか必要としない。 トレードオフ(英: trade-off)とは、システムサイズに依存しない解析的下界を導出する反復数による総成功確率の指数関数的崩壊である。 数値シミュレーションにより、ステップごとの成功確率はユニティに近づいたままであり、多くのイテレーションを実行することは現実的であり、それ以前の構成よりも大幅に改善されていることが示された。 PDBQITEは分子ハミルトニアンの地中準備のための短期確率アルゴリズムPITEよりも優れており、MaxCut問題に対するランダム正規グラフ上の同じ回路深さにおいて、QAOA-PDBQITEのハイブリッドQAOA-PDBQITEはQAOAよりも高い近似比を達成する。

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