論文の概要: Sample optimal Quantum identity testing via Pauli Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11518v1
- Date: Thu, 24 Sep 2020 06:54:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 02:51:53.662120
- Title: Sample optimal Quantum identity testing via Pauli Measurements
- Title(参考訳): pauli測定によるサンプル最適量子同一性検証
- Authors: Nengkun Yu
- Abstract要約: 我々は、$Theta(mathrmpoly(n)cdotfrac4nepsilon2)$が、2つの$n$-qubit量子状態$rho$と$sigma$が同一であるか、または2つのアウトカムパウリ測定を用いて、トレース距離において$epsilon$-farであるかどうかをテストするサンプル複雑性であることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.98034899127065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we show that
$\Theta(\mathrm{poly}(n)\cdot\frac{4^n}{\epsilon^2})$ is the sample complexity
of testing whether two $n$-qubit quantum states $\rho$ and $\sigma$ are
identical or $\epsilon$-far in trace distance using two-outcome Pauli
measurements.
- Abstract(参考訳): この論文では、$\Theta(\mathrm{poly}(n)\cdot\frac{4^n}{\epsilon^2})$は、2つの$n$-qubit量子状態$\rho$と$\sigma$が同一であるか、または2つのアウトカムパウリ測定を用いてトレース距離において$\epsilon$-farかを試す際のサンプル複雑性であることを示す。
関連論文リスト
- Sample-Optimal Quantum Estimators for Pure-State Trace Distance and Fidelity via Samplizer [7.319050391449301]
量子状態の近接性の基本的な尺度として、トレース距離と不完全性は、一般に量子状態の識別、認証、トモグラフィーに使用される。
本稿では, 純状態間のトレース距離と平方根の忠実度を, 同一コピーへのサンプルアクセスを条件として, 加算誤差$varepsilon$で推定する量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T16:48:21Z) - Measuring quantum relative entropy with finite-size effect [53.64687146666141]
相対エントロピー$D(rho|sigma)$を$sigma$が知られているときに推定する。
我々の推定器は次元$d$が固定されたときにCram'er-Rao型境界に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T06:07:20Z) - Optimal tradeoffs for estimating Pauli observables [13.070874080455862]
未知の$n$-qubit量子状態 $rho$, estimate $texttr(Prho)$ for some set of Pauli operator $P$ to within additive error $epsilon$。
textpoly(n)$-copy測定を行うプロトコルは、$Omega (1/epsilon4)$測定をしなければならない。
提案するプロトコルは、絶対値だけでなく、実際の$texttr(Prho)$を推定することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T20:57:05Z) - Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。
我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T18:59:38Z) - Optimal algorithms for learning quantum phase states [8.736370689844682]
未知の次数$d$相状態を学ぶ際のサンプルの複雑さは、分離可能な測定を許せば$Theta(nd)$であることを示す。
また、f$がsparsity-$s$, degree-$d$を持つ場合の学習フェーズ状態も検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T17:15:06Z) - Quantum Approximation of Normalized Schatten Norms and Applications to
Learning [0.0]
本稿では,テキスト効率よく推定できる量子演算の類似度尺度を定義する問題に対処する。
量子サンプリング回路を開発し、それらの差の正規化されたシャッテン 2-ノルムを推定し、サンプル複雑性の上限であるポリ$(frac1epsilon)$を証明した。
次に、そのような類似度計量は、量子状態の従来の忠実度計量を用いて、ユニタリ演算の類似度の関数的定義と直接関係していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T07:12:10Z) - The Sample Complexity of Robust Covariance Testing [56.98280399449707]
i. i. d.
形式 $Z = (1-epsilon) X + epsilon B$ の分布からのサンプル。ここで $X$ はゼロ平均で未知の共分散である Gaussian $mathcalN(0, Sigma)$ である。
汚染がない場合、事前の研究は、$O(d)$サンプルを使用するこの仮説テストタスクの単純なテスターを与えた。
サンプル複雑性の上限が $omega(d2)$ for $epsilon$ an arbitrarily small constant and $gamma であることを証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T18:24:41Z) - Improved quantum data analysis [1.8416014644193066]
我々は、$O(log2 m)/epsilon2)$$$d$次元状態のサンプルのみを必要とする量子"Threshold Search"アルゴリズムを提供する。
また, $tildeO((log3 m)/epsilon2)$サンプルを用いた仮説選択法も提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-22T01:22:37Z) - Quantum Communication Complexity of Distribution Testing [114.31181206328276]
2人のプレーヤーが1つのディストリビューションから$t$のサンプルを受け取ります。
目標は、2つの分布が等しいか、または$epsilon$-far であるかどうかを決定することである。
この問題の量子通信複雑性が$tildeO$(tepsilon2)$ qubitsであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T09:05:58Z) - Model-Free Reinforcement Learning: from Clipped Pseudo-Regret to Sample
Complexity [59.34067736545355]
S$状態、$A$アクション、割引係数$gamma in (0,1)$、近似しきい値$epsilon > 0$の MDP が与えられた場合、$epsilon$-Optimal Policy を学ぶためのモデルなしアルゴリズムを提供する。
十分小さな$epsilon$の場合、サンプルの複雑さで改良されたアルゴリズムを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T13:34:41Z) - Quantum Coupon Collector [62.58209964224025]
我々は、$k$-要素集合$Ssubseteq[n]$が、その要素の一様重ね合わせ$|Srangleからいかに効率的に学習できるかを研究する。
我々は、$k$と$n$ごとに必要となる量子サンプルの数に厳密な制限を与え、効率的な量子学習アルゴリズムを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T16:14:55Z)
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。