論文の概要: Lightweight Detection of a Small Number of Large Errors in a Quantum
Circuit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08840v3
- Date: Tue, 13 Apr 2021 21:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 22:06:43.667475
- Title: Lightweight Detection of a Small Number of Large Errors in a Quantum
Circuit
- Title(参考訳): 量子回路における少数の大誤差の軽量検出
- Authors: Noah Linden and Ronald de Wolf
- Abstract要約: $tildeU$が意図した$U$と等しいか、最悪の場合、かなり異なるかを決定するのは指数関数的にハードなタスクである。
本稿では,この課題に対して比較的効率的かつ軽量な手順が存在する2つの特別事例について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0660480034605238
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Suppose we want to implement a unitary $U$, for instance a circuit for some
quantum algorithm. Suppose our actual implementation is a unitary $\tilde{U}$,
which we can only apply as a black-box. In general it is an exponentially-hard
task to decide whether $\tilde{U}$ equals the intended $U$, or is significantly
different in a worst-case norm. In this paper we consider two special cases
where relatively efficient and lightweight procedures exist for this task.
First, we give an efficient procedure under the assumption that $U$ and
$\tilde{U}$ (both of which we can now apply as a black-box) are either equal,
or differ significantly in only one $k$-qubit gate, where $k=O(1)$ (the $k$
qubits need not be contiguous). Second, we give an even more lightweight
procedure under the assumption that $U$ and $\tilde{U}$ are Clifford circuits
which are either equal, or different in arbitrary ways (the specification of
$U$ is now classically given while $\tilde{U}$ can still only be applied as a
black-box). Both procedures only need to run $\tilde{U}$ a constant number of
times to detect a constant error in a worst-case norm. We note that the
Clifford result also follows from earlier work of Flammia and Liu, and da
Silva, Landon-Cardinal, and Poulin.
In the Clifford case, our error-detection procedure also allows us
efficiently to learn (and hence correct) $\tilde{U}$ if we have a small list of
possible errors that could have happened to $U$; for example if we know that
only $O(1)$ of the gates of $\tilde{U}$ are wrong, this list will be
polynomially small and we can test each possible erroneous version of $U$ for
equality with $\tilde{U}$.
- Abstract(参考訳): 例えば、量子アルゴリズムの回路など、ユニタリな$U$を実装したいとします。
実際の実装をユニタリ $\tilde{U}$ とすると、ブラックボックスとしてのみ適用できます。
一般に、$\tilde{u}$が意図した$u$と等しいか、最悪の場合のノルムで著しく異なるかを決めるのは指数関数的に難しいタスクである。
本稿では,このタスクに対して比較的効率的かつ軽量な手順が存在する2つの特別なケースについて考察する。
まず、$u$ と $\tilde{u}$ (どちらもブラックボックスとして適用可能) が等しいか、あるいは$k=o(1)$である1つの$k$-qubitゲートで大きく異なるかのどちらかであると仮定して効率的な手順を与える($k$ qubits は連続する必要はない)。
第二に、$U$ と $\tilde{U}$ は任意の方法で等しいか異なるクリフォード回路であるという仮定の下でさらに軽量な手続きを与える($U$の仕様は古典的に与えられるが、$\tilde{U}$ はブラックボックスとしてのみ適用できる)。
どちらの手順も、最悪のケースで一定のエラーを検出するために、$\tilde{U}$を一定回数だけ実行する必要がある。
クリフォードの結果は、FlamiaとLiu、da Silva、Landon-Cardinal、Poulinの初期の作品にも従うことに留意する。
例えば、$\tilde{u}$ のゲートの$o(1)$ だけが間違っていると分かっているなら、このリストは多項式的に小さくなり、$u$ と $\tilde{u}$ との等式のために、それぞれ可能な誤用バージョンの $u$ をテストできる。
関連論文リスト
- Optimal Sketching for Residual Error Estimation for Matrix and Vector Norms [50.15964512954274]
線形スケッチを用いた行列とベクトルノルムの残差誤差推定問題について検討する。
これは、前作とほぼ同じスケッチサイズと精度で、経験的にかなり有利であることを示す。
また、スパースリカバリ問題に対して$Omega(k2/pn1-2/p)$低いバウンダリを示し、これは$mathrmpoly(log n)$ factorまで厳密である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T02:33:07Z) - Tight Bounds for Quantum Phase Estimation and Related Problems [0.90238471756546]
精度$delta$と誤差確率$epsilon$は$Omegaleft(frac1deltalog1epsilonright)$であることを示す。
また、多くのアドバイス(アドバイス準備ユニタリの応用)を持つことは、コストを大幅に削減することはなく、また、$U$の固有値に関する知識も少なくないことも示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T17:46:01Z) - Quantum Error Detection Without Using Ancilla Qubits [0.0]
本研究では,アシラ量子ビットや中間回路計測を用いない誤り検出手法を記述し,実験的に実証する。
これはヒルベルト空間を拡張し、1つの論理量子ビットを複数の物理量子ビットを用いて符号化することで達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-23T17:51:02Z) - Low-Rank Approximation with $1/\epsilon^{1/3}$ Matrix-Vector Products [58.05771390012827]
我々は、任意のSchatten-$p$ノルムの下で、低ランク近似のためのクリロフ部分空間に基づく反復法について研究する。
我々の主な成果は、$tildeO(k/sqrtepsilon)$ matrix-vector productのみを使用するアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T16:10:41Z) - Optimal SQ Lower Bounds for Learning Halfspaces with Massart Noise [9.378684220920562]
マスアートノイズの存在下でハーフスペースを学習するための、最も厳密な統計クエリ(SQ)の下界。
任意の $eta in [0,1/2]$ に対して、$eta$ よりも誤り分類誤差の少ない全ての SQ アルゴリズムは、スーパーポリノミカルな精度のクエリを必要とすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-24T17:33:19Z) - Simplest non-additive measures of quantum resources [77.34726150561087]
我々は $cal E(rhootimes N) = E(e;N) ne Ne$ で説明できる測度について研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-23T20:27:04Z) - Query complexity of unitary operation discrimination [6.6802048869908965]
ユニタリ演算の識別は、量子計算と情報の基本である。
所望の失敗確率が$epsilon$で、$U$と$V$の識別に必要となるクエリ数を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T03:49:01Z) - The Sparse Hausdorff Moment Problem, with Application to Topic Models [5.151973524974052]
我々は$m=2k$iid二進確率変数のサンプルを用いて$k$-mixtureを同定するアルゴリズムを提案する。
加法精度$w_mincdotzetaO(k)$のモーメントを知るだけで十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T04:23:57Z) - On the Modularity of Hypernetworks [103.1147622394852]
構造化対象関数の場合、ハイパーネットワークにおけるトレーニング可能なパラメータの総数は、標準ニューラルネットワークのトレーニング可能なパラメータの数や埋め込み法よりも桁違いに小さいことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T22:51:52Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z) - Tight Quantum Lower Bound for Approximate Counting with Quantum States [49.6558487240078]
Aaronson, Kothari, Kretschmer, Thaler (2020) が考える数え上げ問題の次の変種に対する厳密な下界を証明する。
このタスクは、入力セット$xsubseteq [n]$が$k$か$k'=(1+varepsilon)k$であるかどうかを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T10:53:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。