論文の概要: Post-Optimization Subspace Corrections to Quantum Ansätze

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19109v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 19:45:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.775799
• Title: Post-Optimization Subspace Corrections to Quantum Ansätze
• Title（参考訳）: 量子アンセッツェに対する後最適部分空間補正
• Abstract要約: 適応型変分量子アルゴリズムを最適化後の補正手法で拡張することで、回路深さと測定回数を減らすことができることを示す。 1次クリロフ補正は、1.6mathrmmE_h$閾値に達するのに必要な最適化されたイテレーションを最大6倍に削減する。 アイデンティティを増強したq-sc-EOMは、縮小されたADAPT-VQEアンスターゼから得られる分子電位-エネルギー曲線を、限られた表現性で改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6567875008573567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Circuit depth and measurement count are the main limitations for chemical applications of the leading variational quantum algorithms on quantum computers. We show that both resource requirements can be reduced by augmenting adaptive variational quantum algorithms with post-optimization corrective techniques. We focus on two such techniques---Hamiltonian-moment Krylov subspace diagonalization and the identity-augmented quantum self-consistent equation of motion (q-sc-EOM)---applied to optimized ADAPT-VQE states without further ansatz growth or nonlinear optimization. Across molecular systems studied with up to 20 qubits, first-order Krylov correction reduces the optimized iterations (and the corresponding number of adaptive layers) needed to reach the $1.6~\mathrm{m}E_h$ threshold by up to approximately sixfold, with a general trend toward larger reductions at higher determinant Rényi entropy. We also find measurement-cost reductions of up to approximately fortyfold using a suitable resource-cost model. Identity-augmented q-sc-EOM improves molecular potential-energy curves obtained from truncated ADAPT-VQE ansätze with limited expressivity and recovers accuracy from states produced by sampled operator ranking without additional gradient-based operator selection, providing an advantage when small pool gradients make selection measurement intensive. Together, these post-optimization corrections offer routes to improve energy accuracy and reduce adaptive circuit growth in quantum algorithms as quantum hardware advances.
• Abstract（参考訳）: 回路深さと測定回数は、量子コンピュータにおける主要な変分量子アルゴリズムの化学的応用の主な限界である。 適応型変分量子アルゴリズムを最適化後の補正手法で拡張することにより、両方のリソース要件を低減できることを示す。 我々は, アンザッツ成長や非線形最適化を伴わずに, 最適化されたADAPT-VQE状態に適応した, Hamiltonian-moment Krylov subspace diagonalization と I-Augmented quantum self-consistent equation of motion (q-sc-EOM) の2つの手法に着目した。 最大20量子ビットで研究された分子系全体にわたって、一階のクリロフ補正は、1.6~\mathrm{m}E_h$閾値に達するのに必要な最適化された反復(および対応するアダプティブ層の数)を最大6倍に削減する。 また,適切な資源コストモデルを用いて,最大4倍の計測コスト削減を行う。 同一性強化q-sc-EOMは、縮小されたADAPT-VQEアンセッツェから得られる分子電位-エネルギー曲線を限定的な表現性で改善し、さらに勾配に基づく演算子選択を伴わずにサンプリングされた演算子ランキングによって生成された状態から精度を回復し、小さなプール勾配が選択を集中的に測定する際の利点を提供する。 これらのポスト最適化補正は、量子ハードウェアが進歩するにつれて、エネルギー精度を改善し、量子アルゴリズムの適応的な回路成長を減らすための経路を提供する。

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