虚時間の誤り耐性モンテカルロ量子シミュレーション

虚時間の誤り耐性モンテカルロ量子シミュレーション

タイムスタンプ: 9 年 2023 月 8 日 39:XNUMX AM

霍明夏1 とイン・リー2

1100083 北京科学技術大学物理学科および磁気光電複合材料および界面科学の北京キー研究所、数学および物理学部
2中国工学物理学院大学院、北京 100193、中国

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抽象

量子多体系の基底状態の特性を計算することは、多くの分野に影響を与える可能性のある短期的な量子ハードウェアの有望なアプリケーションです。 従来のアルゴリズムの量子位相推定は、深い回路を使用し、フォールト トレラントな技術を必要とします。 最近開発された多くの量子シミュレーション アルゴリズムは、浅い回路を利用するために不正確で変分的な方法で動作します。 この作業では、量子モンテカルロと量子コンピューティングを組み合わせて、虚時間発展をシミュレートし、基底状態の問題を解決するためのアルゴリズムを提案します。 修正されたコーシー・ローレンツ分布に従ってランダムな進化時間でリアルタイム進化演算子をサンプリングすることにより、虚時間進化における観測量の期待値を計算できます。 私たちのアルゴリズムは、望ましい精度で多対数的に増加する回路の深さが与えられた場合に正確な解に近づきます。 量子位相推定と比較して、トロッターのステップ数、つまり回路の深さは、基底状態エネルギーで同じ精度を達成するために数千倍小さくすることができます。 さまざまなモデルの数値シミュレーションで、有限の回路深度によって引き起こされるトロッター化エラーに対する回復力を検証します。 この結果は、完全なフォールトトレラントな量子コンピューターがなくても、モンテカルロ量子シミュレーションが有望であることを示しています。

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