| Project/Area Number |
22K18682
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 13:Condensed matter physics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大久保 毅 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任准教授 (00514051)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | テンソルネットワーク / 量子計算 / NSIQ / 量子位相推定 / スピン液体 / NISQ / 量子コンピュータ / 量子多体問題 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、量子多体状態を解析する革新的な手法として、古典コンピュータと、量子コンピュータを高度に融合して活用する、古典量子エンタングルアルゴリズムの構築を目指す。固体・分子中の電子集団など、量子力学に従う粒子が相互作用している量子多体系では、量子状態を記述するための自由度が、粒子数に対して指数関数的に増大するため、解析的な計算はもとより、数値的手段でも多粒子の振る舞いを解析することが非常に難しい。本研究では、古典コンピュータで成功したテンソルネットワーク法を軸とすることで、従来の量子コンピュータの単独利用から視点を大きく転換し、古典コンピュータと量子コンピュータの長所を高度に融合する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、量子多体状態の情報を圧縮し効率的に表現するテンソルネットワーク表現を量子回路と融合し、古典コンピュータと量子コンピューたの双方の長所を活用した古典・量子エンタングルアルゴリズムの開発を目指している。
今年度は、昨年度に引き続き、(1)テ ンソルネットワーク状態の量子回路への変換、(2)変換された量子回路の拡張とその最適化、を中心に解析を進めたほか、NISQの先を見据えて、誤り耐性量子コンピュータでの量子位相推定とテンソルネットワーク法との比較も進めた。
(1)および(2)については、昨年度に引き続き、ハニカム格子キタエフスピン液体状態を対象に、テンソルネットワークを用いたコンパクトな表現、ループガス状態を量子回路に変換する手法の検討を進めた。今年度は新しく、測定なしでの量子回路への直接変換が、一定の条件の下で可能であることを明らかにした他、カイラルスピン液体と呼ばれる別種のスピン液体が実現している、スター格子上のループガス状態についても、これまでと同様の解析を進め、量子回路への変換が可能であることを確認した。
量子位相推定とテンソルネットワーク法との比較では、2種類のテンソルネットワーク表現、MPSとPEPSと用いて、二次元量子多体系の基底状態計算の古典計算での計算速度を見積もり、共同研究者らが推定した、誤り耐性量子計算での量子移送推定法の実行速度と比較した。その結果、並進対称性が存在する二次元量子多体系では、比較的小規模の量子計算機でも、古典計算機よりも高速な計算が可能となる可能性を明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度の例に加えて、他の系にも量子・古典エンタングルアルゴリズムが適用できそうな可能性を見出した他、誤り耐性量子計算との関連についても研究に着手できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでと同様の解析を他の系にも展開していく他、古典計算機を用いた量子状態の物性評価について、モンテカルロサンプリングを含むいくつかの手法を検証する。また、量子計算機の実機を用いたベンチマーク計算にも取り組みたい。
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