論文の概要: Strong Simulation of 1D Quantum Circuits via Reduced Transition Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02082v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 17:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.326238
• Title: Strong Simulation of 1D Quantum Circuits via Reduced Transition Matrices
• Title（参考訳）: 還元遷移行列による1次元量子回路の強シミュレーション
• Abstract要約: 有限相対精度で1次元カオスブロックウォール回路をシミュレートする。 安定した推定値を得るのに必要な結合次元が、アクセス可能な時間窓上で指数関数的に増加するという数値的な証拠を見いだす。 我々の発見はカオス量子回路の古典的確率クエリへの直接的な経路を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensor networks are powerful tools for simulating quantum many-body systems, but the growth of spatial entanglement severely limits the direct evolution of pure states under chaotic unitary circuits. Here we consider a more targeted task: the approximate strong simulation of a specified output probability of a 1D chaotic brick-wall circuit at finite relative precision. Given input and output bit strings $\by$ and $\bx$, we evaluate $p(\bx|\by)=|\bra{\bx}U(T)\ket{\by}|^2$ using the Sweeping RTM algorithm, a transverse tensor-network contraction based on reduced transition matrices (RTMs). The algorithm compresses the left and right temporal boundary states jointly, seeking an output probability that converges across spatial cuts and as the bond dimension is increased. For chaotic one-dimensional brick-wall circuits at a fixed relative target precision, we find numerical evidence that the bond dimension required to obtain stable estimates grows subexponentially over the accessible time window. Our findings open a direct route to classical probability queries for chaotic quantum circuits, with potential applications to benchmarking and learning tasks.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワークは量子多体系をシミュレートする強力なツールであるが、空間エンタングルメントの成長はカオス的ユニタリ回路下での純状態の直接進化を著しく制限する。 ここでは, 有限相対精度で1次元カオスブロックウォール回路の出力確率を近似的に推定する。 入力ビット列と出力ビット列を$\by$と$\bx$とすると、還元遷移行列(RTMs)に基づく逆テンソル-ネットワーク収縮であるSweeping RTMアルゴリズムを用いて$p(\bx|\by)=|\bra{\bx}U(T)\ket{\by}|^2$を評価する。 アルゴリズムは左右の時間境界状態を共同で圧縮し、空間的切断に収束し、結合次元が増加するにつれて出力確率を求める。 固定された相対的目標精度でのカオス的1次元レンガウォール回路の場合、安定した推定値を得るのに必要な結合次元が、アクセス可能な時間窓上で指数関数的に増加するという数値的な証拠が見つかる。 我々の研究結果は、カオス量子回路の古典的確率クエリへの直接的な経路を開き、ベンチマークや学習タスクに応用できる可能性がある。

関連論文リスト

• The HALO Engine: $\mathcal{O}(1)$-Step Compilation and Localized String Rupture for Lattice Gauge Theories on Quantum Hardware [0.0]
  本稿では,Hardware-Aware Lattice Optimization (HALO)コンパイラを紹介する。 我々は16ビットの超伝導トランスモンプロセッサ上で,L=15$中間子弦の非摂動ダイナミクスを実行する。 メソスコピック格子の動的位相図をマッピングし、有効閉じ込め位相境界を正確に$g_c = 1.0$とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-14T13:07:47Z)
• Linear-Time T-Gate Optimization via Random Abstraction [6.345523830122166]
  量子コンピュータは、暗号、化学、最適化の問題に対する指数的なスピードアップを約束する。 Tゲートカウントは、大規模量子計算のリソース予算を支配しうる。 本稿では,Tゲート最適化に関する理論的および実践的な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T15:54:13Z)
• Quantum Phaselift [0.0]
  階数 1 の行列 $Z = f fdagger$ を直接推定するのではなく、階数 1 の行列 $Z = f fdagger$ を推定するリフトベースフレームワークを導入する。 我々は、一般的な信号に対して$O(1)$の帯域幅が十分であることを示す。 本稿では,2次元Fermi-Hubbardと2次元横フィールドIsingモデル信号に対して,100時間以上で高品質なリカバリが可能であることを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T19:09:57Z)
• Quantum-Inspired Algorithms beyond Unitary Circuits: the Laplace Transform [0.0]
  量子インスパイアされたアルゴリズムは、古典的な最先端の手法よりも大幅にスピードアップできる。 離散ラプラス変換(非単項非周期変換)を計算するためのテンソル-ネットワークアプローチを導入する。 我々は最大$N=230$の入力データポイントと最大260$の出力データポイントのシミュレーションを実証し、ボンド次元が実行時と精度をどのように制御するかを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T07:19:56Z)
• Semi-Discrete Optimal Transport: Nearly Minimax Estimation With Stochastic Gradient Descent and Adaptive Entropic Regularization [38.67914746910537]
  我々は,ラゲールセル推定と密度支持推定の類似性を用いて,OTマップに対して$mathcalO(t-1)$の低いバウンダリレートを証明した。 所望の速さをほぼ達成するために,サンプル数に応じて減少するエントロピー正規化スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T11:46:03Z)
• Random quantum circuits anti-concentrate in log depth [118.18170052022323]
  本研究では,典型的な回路インスタンスにおける測定結果の分布に要するゲート数について検討する。 我々の反集中の定義は、予測衝突確率が分布が均一である場合よりも大きい定数因子に過ぎないということである。 ゲートが1D環上で最寄りである場合と、ゲートが長距離である場合の両方において、$O(n log(n))ゲートも十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T18:44:57Z)
• Quantum Algorithms for Simulating the Lattice Schwinger Model [63.18141027763459]
  NISQとフォールトトレラントの両方の設定で格子シュウィンガーモデルをシミュレートするために、スケーラブルで明示的なデジタル量子アルゴリズムを提供する。 格子単位において、結合定数$x-1/2$と電場カットオフ$x-1/2Lambda$を持つ$N/2$物理サイト上のシュウィンガーモデルを求める。 NISQと耐故障性の両方でコストがかかるオブザーバブルを、単純なオブザーバブルとして推定し、平均ペア密度を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T19:18:36Z)
• 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。