時間依存ハミルトニアンの最小速歩化公式

時間依存ハミルトニアンの最小速歩化公式

タイムスタンプ：6年2023月8日43:XNUMX AM

池田龍彦1,2,3、アシル・アブラル4、アイザック・L・チュアン5、杉浦翔4,6

1理化学研究所 量子コンピューティング研究センター（〒351-0198 埼玉県和光市）
2ボストン大学物理学科、ボストン、マサチューセッツ州 02215、米国
3東京大学物性研究所、〒277-8581 千葉県柏市
4NTT Research, Inc. 物理情報研究所、940 Stewart Dr.、Sunnyvale、California、94085、USA
5物理学科、電気工学およびコンピュータ サイエンス科、量子アドバンテージ共同設計センター、マサチューセッツ工科大学、ケンブリッジ、マサチューセッツ 02139、米国
6マサチューセッツ工科大学核科学研究所、ケンブリッジ、02139、MA、米国

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抽象

期間 $delta t$ の時間プロパゲータ $e^{delta t A}$ が 9 つの非可換部分 $A=X+Y$ で構成されている場合、Trotterization はプロパゲータを $X$ と $Y$ の指数関数の積に近似的に分解します。 。 さまざまなトロッター化公式が量子コンピューターや古典コンピューターで利用されてきましたが、時間依存生成器 $A(t)$ を使用したトロッター化についてはほとんど知られていません。 ここで、時間依存係数 $A(t) = x(t) X + y(t) Y$ を持つ XNUMX つの演算子 $X$ と $Y$ の合計によって与えられる $A(t)$ に対して、可能な限り最小限の指数関数を使用して高次のトロッター化公式を導出する体系的なアプローチ。 特に、それぞれ XNUMX 個と XNUMX 個の指数関数を含む XNUMX 次と XNUMX 次のトロッター化公式が得られますが、これは時間に依存しないジェネレーターのものと同じです。 また、より小さい誤差係数を持つ XNUMX つの指数から構成される別の XNUMX 次式も構築します。 最後に、量子イジング連鎖のハミルトニアン シミュレーションで XNUMX 次式を数値的にベンチマークし、XNUMX 指数式の方がよく知られているスズキ式よりも局所量子ゲートあたりの誤差が小さいことを示します。

時間依存のハミルトニアン プラトンブロックチェーン データ インテリジェンスのための最小速歩化公式。垂直検索。あい。

►BibTeXデータ

►参照

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によって引用

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[3] Pooja Siwach、Kaytlin Harrison、A. Balantekin、「ハイブリッド量子古典アルゴリズムを備えた量子コンピューター上の集団ニュートリノ振動」、 フィジカルレビューD 108 8、083039（2023）.

上記の引用は SAO / NASA ADS （最後に正常に更新された2023-11-06 13:45:47）。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

取得できませんでした クロスリファレンス被引用データ 最終試行2023-11-06 13:45:46：10.22331 / q-2023-11-06-1168の被引用データをCrossrefから取得できませんでした。 DOIが最近登録された場合、これは正常です。

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