論文の概要: Trial-space co-design for quantum simulation on noisy hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33246v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 19:47:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-29 19:29:17.74293
• Title: Trial-space co-design for quantum simulation on noisy hardware
• Title（参考訳）: ノイズのあるハードウェア上での量子シミュレーションのための試行空間共設計
• Abstract要約: 物理問題に関する情報とデバイスを早い段階で利用し、どの状態と進化時間がコンパクトなシミュレーションベースになるかを決定する。 多体モデルと分子モデルを用いた実験は、このアプローチが通常の時間進化が見逃す有用な方向を明らかにすることを示している。 その結果、量子アルゴリズムとそれを実行するハードウェアの実用的なインターフェースとしてのシミュレーション基底設計の原理が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.665571145149784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum simulations on noisy hardware are often designed as if the machine were ideal, with device limitations considered only after the basis and measurement plan have been chosen. We instead use information about the physical problem and the device at an earlier stage, to decide which states and evolution times should form a compact simulation basis. Because the target problem remains unchanged, the method adapts only the representation used to solve it. Tests on many-body and molecular models show that this approach can reveal useful directions that ordinary time evolution misses, while also exposing an important limitation: some of these directions can become too similar to estimate reliably. Realistic device data further show that hardware response can change the preferred states and evolution times before execution. Across seven acquisition days, a four-qubit experiment shows a median 54\% reduction in projected-energy error from problem-informed time choices relative to uniform sampling under matched hardware conditions. These results provide a proof of principle for simulation-basis design as a practical interface between quantum algorithms and the hardware that executes them.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多いハードウェア上の量子シミュレーションは、機械が理想であるかのように設計されることが多く、装置の制限は基礎と測定計画が選択された後にのみ考慮される。 その代わりに、物理問題とデバイスに関する情報を早期に利用し、どの状態と進化時間がコンパクトなシミュレーションベースを形成するべきかを決定する。 対象の問題は変化しないため、この手法はそれを解決するために使われる表現にのみ適応する。 多体モデルや分子モデルでの実験では、このアプローチは通常の時間進化が見逃す有用な方向を明らかにすると同時に、重要な制限を露呈する。 現実的なデバイスデータはさらに、ハードウェア応答が実行前に望ましい状態と進化時間を変更する可能性があることを示している。 7日間にわたる4ビット実験では、一致したハードウェア条件下での均一サンプリングに対する問題情報の選択から予測エネルギー誤差の中央値54倍の減少を示した。 これらの結果は、量子アルゴリズムとそれを実行するハードウェアとの実用的なインターフェースとしてのシミュレーション基底設計の原理の証明を提供する。

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