Phase structure of gauge theories via digital quantum computers
Phase structure of gauge theories via digital quantum computers
批准号:
20K14479
负责人:
富谷 昭夫
金额:
$2.75万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份:
2020
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2020-04-01 至 2024-03-31
中文摘要
本研究では、量子計算の手法を活用して、特にシュウィンガーモデルの相構造の理解を深めることができた。シュウィンガーモデルは相対論的量子電磁気学の一部であり、その理解は物理学全体の理解を深めるのに極めて重要である。我々は、変分量子アルゴリズムを駆使して、従来のモンテカルロ法では解明することが困難であった有限密度領域の相構造を明らかにした。具体的には、量子計算シミュレータ上でシュウィンガーモデルの変分波動関数・変分状態を実現した。これにより、相互作用や有限温度効果を考慮したハミルトニアンの計算に必要な変分波動関数を用意し、その量子論的・統計力学的な期待値を計算することが可能となった。さらに、有限温度と密度を持つシュウィンガーモデルの相図を作成した。相図は物質の性質を示す重要なツールであり、その生成は本研究の重要な成果である。この成果は、古典と量子のハイブリッドアルゴリズムであるBeta-VQEアルゴリズムを活用することで達成された。我々の研究は、従来の格子QCDの計算と同様に、連続極限や有限体積効果の評価を行った。その結果、有限温度T>0および化学ポテンシャルμ>0のシュウィンガーモデルの相図の定性的な描像を得ることができた。これは、量子計算を利用して物理学の未解決問題に対する新たな視点を提供する重要な一歩である。以上の成果は、量子計算が物理の未解決問題に対する有力な手法であることを実証した。量子シミュレーションの分野において、これは基礎的な発展を促すものであり、今後の研究における新たな可能性を示唆している。
英文摘要
本研究では、量子計算の手法を活用して、特にシュウィンガーモデルの相構造の理解を深めることができた。シュウィンガーモデルは相対論的量子電磁気学の一部であり、その理解は物理学全体の理解を深めるのに極めて重要である。我々は、変分量子アルゴリズムを駆使して、従来のモンテカルロ法では解明することが困難であった有限密度領域の相構造を明らかにした。具体的には、量子計算シミュレータ上でシュウィンガーモデルの変分波動関数・変分状態を実現した。これにより、相互作用や有限温度効果を考慮したハミルトニアンの計算に必要な変分波動関数を用意し、その量子論的・統計力学的な期待値を計算することが可能となった。さらに、有限温度と密度を持つシュウィンガーモデルの相図を作成した。相図は物質の性質を示す重要なツールであり、その生成は本研究の重要な成果である。この成果は、古典と量子のハイブリッドアルゴリズムであるBeta-VQEアルゴリズムを活用することで達成された。我々の研究は、従来の格子QCDの計算と同様に、連続極限や有限体積効果の評価を行った。その結果、有限温度T>0および化学ポテンシャルμ>0のシュウィンガーモデルの相図の定性的な描像を得ることができた。これは、量子計算を利用して物理学の未解決問題に対する新たな視点を提供する重要な一歩である。以上の成果は、量子計算が物理の未解決問題に対する有力な手法であることを実証した。量子シミュレーションの分野において、これは基礎的な発展を促すものであり、今後の研究における新たな可能性を示唆している。
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物理科学,この1年 2022
2022 年物理科学
DOI:
--
发表时间:
2022
期刊:
影响因子:
--
作者:
[パリティ編集委員会, 分担執筆]
通讯作者:
分担執筆
Neural net for lattice QCD, and quantum methods for finite-temperature and density
用于晶格 QCD 的神经网络以及用于有限温度和密度的量子方法
DOI:
--
发表时间:
2022
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Akio Tomiya]
通讯作者:
Akio Tomiya
DOI:
--
发表时间:
2020
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Aoki Katsuki, Gorji Mohammad Ali, Mukohyama Shinji, 富谷昭夫]
通讯作者:
富谷昭夫
T-mu phase diagram using classical-quantum hybrid algorithm
使用经典量子混合算法的 T-mu 相图
DOI:
10.22323/1.430.0039
发表时间:
2023
期刊:
Proceedings of Science
影响因子:
--
作者:
[Ryotaro Kase, Tomiya Akio]
通讯作者:
Tomiya Akio