論文の概要: Efficient Ground-State Manifold Amplification for Rydberg Atom Arrays via Houdayer Cluster Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28528v1
• Date: Tue, 20 Oct 2026 17:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.939913
• Title: Efficient Ground-State Manifold Amplification for Rydberg Atom Arrays via Houdayer Cluster Updates
• Title（参考訳）: Houdayer クラスタ更新によるRydberg 原子配列の高効率化
• Abstract要約: 我々は、基底状態多様体問題を探索するためのハイブリッド量子古典的アプローチを実証する。 古典的な後処理は、量子ハードウェアで見られるものよりも大きい独立した集合を発見できる場合もある。 この研究は、古典的な後処理が量子最適化結果の有用性をいかに高めるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate a hybrid quantum-classical approach for exploring ground-state manifolds of maximum independent set problems, in which quantum hardware supplies the initial solutions and an entirely classical post-processing algorithm expands them, increasing the solution diversity of quantum hardware measurements by up to several orders of magnitude. Quantum optimization devices, while capable of generating high-quality solutions, can suffer from fundamental sampling limitations. This is particularly problematic for applications that strongly depend on a large variety of uncorrelated optimal solutions. We apply the Houdayer cluster update algorithm to systematically expand quantum-generated solution sets through classical post-processing. We validate our approach on a test bed of 43 problem instances from QuEra's Aquila analog annealing device, achieving diversity amplification factors, defined as the increase in the number of distinct solutions at a given set size, of up to 11923x with a median of 24.3x across different problem scales and hardness parameters. Because exact ground-state degeneracies are known for these instances, the recovered fraction of the manifold can be measured rather than bounded: post-processing recovers a median of 21% of the ground-state manifold, and provably all of it for six instances. We also demonstrate that, in some cases, the classical post-processing can discover independent sets larger than those found by the quantum hardware, thus improving on solution quality and not just diversity. While the method is non-ergodic and cannot guarantee complete manifold coverage, it consistently discovers a larger number of high-quality, and in some cases strictly better, configurations than quantum sampling alone. This work demonstrates how simple classical post-processing can enhance the utility of quantum optimization results.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアが初期解を供給し、完全に古典的な後処理アルゴリズムがそれらを拡張し、量子ハードウェア測定の解の多様性を最大数桁まで拡大する、最大独立集合問題の基底状態多様体を探索するためのハイブリッド量子古典的アプローチを実証する。 量子最適化デバイスは高品質なソリューションを生成することができるが、基本的なサンプリング制限に悩まされる可能性がある。 これは、様々な非相関最適解に強く依存するアプリケーションにとって特に問題となる。 古典的な後処理による量子生成ソリューションセットを体系的に拡張するために,Houdayerクラスタ更新アルゴリズムを適用した。 我々はQuEraのアナログアニール装置(Aquila analog annealing device)から43個の問題事例を試験ベッドで検証し、異なる問題スケールと硬度パラメータに対して中央値24.3倍の11923倍の異なる解数の増加として定義された多様性増幅係数を達成した。 これらの例では、正確な基底状態の退化が知られているので、回復した多様体の分数は有界ではなく測定することができる: 後処理は基底状態の多様体の中央値の21%を回復し、その全てを6つのインスタンスで証明する。 また、古典的なポストプロセッシングによって量子ハードウェアよりも大きい独立した集合を発見できる場合もあり、それによって解の品質が向上し、ダイバーシティが向上することを示す。 この手法は非エルゴード的であり、完全な多様体のカバレッジを保証できないが、常に多くの高品質を発見でき、場合によっては量子サンプリング単独よりも厳密な構成が優れている。 この研究は、古典的な後処理が量子最適化結果の有用性をいかに高めるかを示す。

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