論文の概要: Automatic Post-selection by Ancillae Thermalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04173v2
• Date: Fri, 21 Apr 2023 14:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 19:23:53.325654
• Title: Automatic Post-selection by Ancillae Thermalisation
• Title（参考訳）: ancillae thermalizationによる自動ポストセレクション
• Authors: Lewis Wright, Fergus Barratt, James Dborin, George H. Booth, Andrew G. Green
• Abstract要約: ポストセレクションとその拡張は、測定プロセスの固有の非一意性を利用する方法を提供する。 典型的な計算では、所望の精度に達するためには、$O(2m)$ $ $m$ qubits を超える測定が必要である。 本稿では, サブシステムにおける測定の非線形性を利用した固有状態熱化仮説に着想を得た手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1259953341639576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tasks such as classification of data and determining the groundstate of a Hamiltonian cannot be carried out through purely unitary quantum evolution. Instead, the inherent non-unitarity of the measurement process must be harnessed. Post-selection and its extensions provide a way to do this. However they make inefficient use of time resources -- a typical computation might require $O(2^m)$ measurements over $m$ qubits to reach a desired accuracy. We propose a method inspired by the eigenstate thermalisation hypothesis, that harnesses the induced non-linearity of measurement on a subsystem. Post-selection on $m$ ancillae qubits is replaced with tracing out $O(\log\epsilon / \log(1-p))$ (where p is the probability of a successful measurement) to attain the same accuracy as the post-selection circuit. We demonstrate this scheme on the quantum perceptron and phase estimation algorithm. This method is particularly advantageous on current quantum computers involving superconducting circuits.
• Abstract（参考訳）: データ分類やハミルトンの基底状態の決定といったタスクは、純粋にユニタリな量子進化によって実行できない。 代わりに、測定プロセスの固有の非ユニタリ性を利用する必要がある。 ポスト選択とその拡張は、これを行う手段を提供する。 しかし、それらは時間資源を非効率に利用します -- 典型的な計算では、望ましい精度に到達するには、$O(2^m)$ qubits以上を計測する必要があります。 本稿では, サブシステムにおける測定の非線形性を利用した固有状態熱化仮説に基づく手法を提案する。 m$ ancillae qubits のポストセレクションは $o(\log\epsilon / \log(1-p))$ (p は成功した測定の確率) のトレースに置き換えられ、ポストセレクション回路と同じ精度が得られる。 この手法を量子パーセプトロンおよび位相推定アルゴリズムで実証する。 この方法は超伝導回路を含む電流量子コンピュータにおいて特に有利である。

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