子空间变分量子仿真：训练成功忠诚度下界
量子物理
2026-02-24 v5
摘要
我们提出了一个迭代变分量子算法，用于在给定子空间内模拟任意初始态的时间演化。该算法将 Trotter 电路压缩为更短深度的参数化电路，同时通过基于忠诚度的代价函数在多个初始态上进行优化。训练完成后，我们提供了一个可有效计算的下界，用于保证算法在最坏情况下的性能。我们还展示了代价函数在每次迭代的初始参数附近 exhibits 条状坡（barren-plateau）自由区域。通过在 IBMQ 处理器上仿真 2 比特 Ising 模型演示了该算法。对于更大系统，还提供了 10 比特 Ising 模型的仿真。
引用
@article{arxiv.2509.06360,
title = {Subspace Variational Quantum Simulation: Fidelity Lower Bounds as Measures of Training Success},
author = {Seung Park and Dongkeun Lee and Jeongho Bang and Hoon Ryu and Kyunghyun Baek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.06360},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 18 figures