The Encoding Gauge of Fermionic Variational Quantum Algorithms: Classical Simulability is Encoding-Relative, Trainability is Invariant
本論文は、フェルミオン変分量子アルゴリズムの古典的シミュラビリティはエンコーディングに依存し、ゲージ変換によって最適化可能である一方で、その学習可能性は厳密にエンコーディング不変であることを確立しており、これは真の量子優位性が、パウリ重みのようなエンコーディング固有の指標ではなく、リー代の次元や非スタビライザ性といったエンコーディングに依存しないリソースに依拠しなければならないことを示唆している。