Commuting Hamiltonians lie at the boundary between classical constraint satisfaction and quantum many-body physics, exhibiting rich quantum structure while remaining more tractable than general noncommuting models. In contrast, physical Hamiltonians are rarely exactly commuting, which naturally motivates the study of almost commuting Hamiltonians. Despite their relevance, the implications of approximate commutation are only poorly understood. In this work, we show how to efficiently approximate any almost commuting $2$-local qubit Hamiltonian by a commuting one: we give a locality-preserving algorithmic rounding technique that maps any $2$-local Hamiltonian $H=\sum_{i=1}^m h_i$ with $\|[h_i,h_j]\| \leq ε$ to a nearby Hamiltonian $\hat{H}$ whose terms pair-wise commute, and which is within overall distance $\|H-\hat{H}\| = O(m\,ε^{1/6})$. As a consequence, we show that $δ$-approximations to the ground energy for $ε$-almost commuting $2$-local qubit Hamiltonians lie in $\mathsf{NP}$ when $δ\gg mε^{1/6}$, extending the classical containment well beyond the commuting setting. Finally, we present two applications of our rounding framework: Gibbs sampling and fast Hamiltonian simulation for almost commuting systems.


翻译:交换哈密顿量位于经典约束满足与量子多体物理的边界,在保持比一般非交换模型更易处理的同时展现出丰富的量子结构。然而,物理哈密顿量很少严格交换,这自然引出了对几乎交换哈密顿量的研究。尽管其具有重要性,但近似交换的深层含义仍未被充分理解。在本工作中,我们展示了如何高效地将任意几乎交换的$2$-局域量子比特哈密顿量近似为交换哈密顿量:我们提出了一种保持局域性的算法取整技术,可将任意满足$\|[h_i,h_j]\| \leq ε$的$2$-局域哈密顿量$H=\sum_{i=1}^m h_i$映射到近邻哈密顿量$\hat{H}$,其所有项两两交换,且全局距离满足$\|H-\hat{H}\| = O(m\,ε^{1/6})$。由此我们证明,当$δ\gg mε^{1/6}$时,对于$ε$-几乎交换的$2$-局域量子比特哈密顿量,其基态能量的$δ$-近似属于$\mathsf{NP}$类,将经典包含性从交换情形显著扩展至非交换领域。最后,我们展示了取整框架的两项应用:几乎交换系统的吉布斯采样与快速哈密顿量模拟。

0
下载
关闭预览

相关内容

【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
96+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年4月11日
124页哈佛数学系本科论文,带你了解流形学习的数学基础
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月23日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
边缘计算(一)——边缘计算的兴起
大数据和云计算技术
12+阅读 · 2018年12月25日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月5日
Arxiv
0+阅读 · 5月4日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
2+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员