対称性による量子測定アルゴリズムの加速を発見 ―誤り耐性量子シミュレーションの実用化に向けて―

2026-02-27 東京大学

東京大学慶應義塾大学大阪大学らの研究グループは、量子系が持つ対称性を活用して多数の物理量を高精度かつ効率的に測定する量子アルゴリズムを開発した。従来はハイゼンベルク限界に迫る精度を達成できても計算コストが膨大だったが、本手法では対称性の選択則により不要成分を除外し、計算コストのスケーリング自体を改善。局所量子相関の測定では物理量数の4乗根スケーリングを実現し、ハバード模型やFeMo補因子の問題で既存手法を上回る効率を示した。成果は『Physical Review Letters』に掲載され、誤り耐性量子シミュレーション実用化への基盤技術となる。

対称性による量子測定アルゴリズムの加速を発見 ―誤り耐性量子シミュレーションの実用化に向けて―
手法のイメージ図

<関連情報>

複数の観測可能な値を推定するための高速量子アルゴリズ Faster Quantum Algorithm for Multiple Observables Estimation

Yuki Koizumi, Kaito Wada, Wataru Mizukami, and Nobuyuki Yoshioka
Physical Review Letters  Published: 24 February, 2026
DOI: https://doi.org/10.1103/4c6g-zx6c

Abstract

Achieving quantum advantage in efficiently estimating collective properties of quantum many-body systems remains a fundamental goal in quantum computing. While the quantum gradient estimation (QGE) algorithm has been shown to achieve doubly quantum enhancement in the precision and the number of observables, it remains unclear whether one benefits in practical applications. In this Letter, we present a generalized framework of the adaptive QGE algorithm and further propose two variants which enable us to estimate the collective properties of fermionic systems using the smallest cost among existing quantum algorithms. The first method utilizes the symmetry inherent in the target state, and the second method enables estimation in a single-shot manner using the parallel scheme. We show that our proposal offers a quadratic speedup compared with prior QGE algorithms in the task of fermionic partial tomography for systems with limited particle numbers. Furthermore, we provide numerical demonstrations showing that, for a problem of estimating 2-body fermionic reduced density matrices, our proposals improve the number of queries to the target state preparation oracle by a factor of 4.4 for the nitrogenase FeMo cofactor and by a factor of 7.8 for Fermi-Hubbard model of 200 sites in chemical accuracy.

1601コンピュータ工学
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