Simulazione più rapida del Monte Carlo quantistico mediante compilazione randomizzata

Abstract degli autori

Gli algoritmi di Monte Carlo quantistico (QMC) sono tra i metodi classici più potenti per simulare sistemi quantistici, ma la loro accuratezza è spesso limitata dagli errori sistematici delle approssimazioni impiegate, come la trotterizzazione. Qui introduciamo il Monte Carlo quantistico a compilazione randomizzata (RC-QMC), un quadro generale che sopprime questi errori sistematici mediando su una famiglia di approssimazioni anziché affidarsi a una singola approssimazione fissa. Questa strategia si basa sul concetto di compilazione randomizzata della computazione quantistica, che sopprime gli errori campionando tra gate quantistici, con un costo computazionale aggiuntivo sostanzialmente nullo. Di conseguenza, il nostro quadro offre un vantaggio computazionale rispetto ai metodi QMC standard quando si stima uno stato bersaglio con un livello di accuratezza desiderato. Mostriamo questo vantaggio con due importanti algoritmi Monte Carlo: (1) il Monte Carlo quantistico a integrali di cammino per stimare stati termici e (2) il metodo delle traiettorie quantistiche per simulare la dinamica di sistemi aperti. Nel complesso, questi risultati rappresentano una fertilizzazione incrociata tra algoritmi quantistici e classici, si generalizzano facilmente ad altri metodi QMC e suggeriscono applicazioni più ampie nella simulazione classica.