Основные понятия
본 논문에서는 초기 내결함성 양자 컴퓨터에서 고온 초전도체를 연구하기 위해 페르미-허바드 모델 및 고온 초전도체 모델의 자원 효율적인 양자 시뮬레이션 알고리즘을 제시하고, 이를 통해 기존의 분자 시뮬레이션보다 낮은 Toffoli 게이트 수를 달성할 수 있음을 보여줍니다.
본 연구는 초기 내결함성 양자 컴퓨터(FTQC)에서 고온 초전도체 연구를 위한 자원 효율적인 양자 시뮬레이션 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 페르미-허바드 모델 및 고온 초전도체 모델의 시뮬레이션에 필요한 게이트 및 큐비트 수를 최적화하는 데 중점을 둡니다.
본 연구에서는 최신 페르미-허바드 모델 시뮬레이션 알고리즘의 게이트 및 큐비트 수를 최적화하기 위해 큐비타이제이션 및 2차 트로터 공식 기반 알고리즘을 비교 분석합니다. 또한, 기존의 페르미-허바드 모델에서 볼 수 없었던 차차근접 이웃 호핑 항 및 다중 궤도 상호 작용을 포함하는, 고온 초전도체의 확립된 모델(큐프레이트 및 철-닉타이드 모델)을 시뮬레이션하기 위한 알고리즘을 설계하고 컴파일합니다. 이때, Toffoli 게이트 수와 논리 큐비트 수를 비용 지표로 사용하여 자원 요구 사항을 평가합니다. 특히, 본 연구에서는 Hamming-weight phasing (HWP) 기술의 게이트 효율성을 향상시키기 위해 촉매 HWP라는 새로운 기술을 도입합니다.