基于 trapped-ion 量子计算机的稀疏 SYK 模型仿真
量子物理
2026-03-17 v1
摘要
Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) 模型描述了呈现强量子混沌特征的强相关量子系统。由于其混沌特性，实时动力学的经典数值仿真迅速变得不可行，因此量子仿真被视为有力替代方案。然而，SYK 模型在噪声量子处理器上的仿真受限于哈密顿量的复杂性。本文在trapped-ion 量子处理器上仿真了稀疏化 SYK 模型中24个马约拉纳费米子的实时动力学。我们采用TETRIS随机量子算法，并开发针对该算法的误差缓解技术。凭借硬件的高保真量子操作及量子比特的全连接性，我们成功计算了足够长时间的Loschmidt �幅，其衰减被观察到。基于实验及进一步数值结果，我们评估了更大规模SYK模型仿真所需量子资源。此外，我们提出一种基于随机化SYK哈密顿量和TETRIS算法的可扩展镜像电路基准测试，认为其对局部可观测量的保真度衰减估计优于标准镜像电路。
引用
@article{arxiv.2507.07530,
title = {Simulating sparse SYK model with a randomized algorithm on a trapped-ion quantum computer},
author = {Etienne Granet and Yuta Kikuchi and Henrik Dreyer and Enrico Rinaldi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07530},
year = {2026}
}
备注
9 pages