論文の概要: Learning quantum circuits of some $T$ gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12524v3
- Date: Tue, 28 Jun 2022 12:51:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 18:21:07.702223
- Title: Learning quantum circuits of some $T$ gates
- Title(参考訳): 約$T$ゲートの量子回路の学習
- Authors: Ching-Yi Lai and Hao-Chung Cheng
- Abstract要約: クリフォード群以外の回路を扱う方法は不明である。
本稿では,$T$-depth 1回路の出力状態が,フルT$-rankを安定化器擬似混合器で表すことができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.609715843964263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study the problem of learning an unknown quantum circuit of
a certain structure. If the unknown target is an $n$-qubit Clifford circuit, we
devise an efficient algorithm to reconstruct its circuit representation by
using $O(n^2)$ queries to it. For decades, it has been unknown how to handle
circuits beyond the Clifford group since the stabilizer formalism cannot be
applied in this case. Herein, we study quantum circuits of $T$-depth one on the
computational basis. We show that the output state of a $T$-depth one circuit
{\textit{of full $T$-rank}} can be represented by a stabilizer pseudomixture
with a specific algebraic structure. Using Pauli and Bell measurements on
copies of the output states, we can generate a hypothesis circuit that is
equivalent to the unknown target circuit on computational basis states as
input. If the number of $T$ gates of the target is of the order $O({{\log
n}})$, our algorithm requires $O(n^2)$ queries to it and produces its
equivalent circuit representation on the computational basis in time $O(n^3)$.
Using further additional $O(4^{3n})$ classical computations, we can derive an
exact description of the target for arbitrary input states. Our results greatly
extend the previously known facts that stabilizer states can be efficiently
identified based on the stabilizer formalism.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ある構造を持つ未知の量子回路を学習する問題について検討する。
未知のターゲットが$n$-qubit Clifford回路である場合、$O(n^2)$クエリを使って回路表現を再構築する効率的なアルゴリズムを考案する。
このケースでは安定化形式が適用できないため、何十年もの間、クリフォード群を超えて回路を扱う方法が分かっていない。
本稿では,計算量に基づいて,$T$-depthの量子回路について検討する。
我々は、$T$-depth 1 個の回路 {\textit{of full $T$-rank}} の出力状態が、特定の代数構造を持つ安定化器擬混合式で表されることを示す。
出力状態のコピーに対するpauliとbellの測定を用いて、計算基底状態の未知のターゲット回路と等価な仮説回路を入力として生成することができる。
対象の$t$ゲート数が$o({{\log n}})$である場合、アルゴリズムは$o(n^2)$クエリを必要とし、その等価回路表現を計算ベースで計算時間$o(n^3)$で生成する。
追加の$o(4^{3n})$古典計算を用いることで、任意の入力状態のターゲットを正確に記述することができる。
以上の結果から, 安定状態は安定状態形式に基づいて効率的に同定できるという既知の事実を大きく拡張した。
関連論文リスト
- Learning shallow quantum circuits [7.411898489476803]
未知の$n$-qubit浅量子回路$U$を学習するためのアルゴリズムを提案する。
また、未知の$n$-qubit状態$lvert psi rangle$の記述を学習するための古典的なアルゴリズムも提供する。
提案手法では,局所反転に基づく量子回路表現と,これらの逆変換を組み合わせた手法を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T16:05:00Z) - Simulation of IBM's kicked Ising experiment with Projected Entangled
Pair Operator [71.10376783074766]
我々は最近,誤りを軽減した量子回路を用いてエミュレートされた127量子ビットキックド・イジングモデルの古典的シミュレーションを行った。
提案手法はハイゼンベルク図の射影的絡み合ったペア作用素(PEPO)に基づいている。
我々はクリフォード展開理論を開発し、正確な期待値を計算し、それらをアルゴリズムの評価に利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T10:24:23Z) - On the average-case complexity of learning output distributions of
quantum circuits [55.37943886895049]
統計的クエリモデルでは,ブロックワークランダムな量子回路の出力分布の学習は平均ケースハードであることが示されている。
この学習モデルは、ほとんどの一般的な学習アルゴリズムの抽象的な計算モデルとして広く利用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T20:53:27Z) - Classically Simulating Quantum Supremacy IQP Circuits trough a Random
Graph Approach [0.0]
ランダム回路サンプリングによる量子超越性を実証するためのよい候補は、emphIQP回路を使用することである。
我々は、ランダムIQP回路を古典的にシミュレートする改良手法を導入する。
我々は70量子ビット回路が大規模クラスタの到達範囲内にあると推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T17:38:42Z) - A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。
ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T08:04:15Z) - Adaptive constant-depth circuits for manipulating non-abelian anyons [65.62256987706128]
北エフの量子二重モデルは有限群$G$に基づく。
本稿では, (a) 基底状態の生成, (b) 任意の距離で分離されたエノン対の生成, (c) 非破壊的トポロジカル電荷測定のための量子回路について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T08:10:36Z) - Clifford Circuits can be Properly PAC Learned if and only if
$\textsf{RP}=\textsf{NP}$ [1.14219428942199]
クラフォード回路の適切な学習は、textsfRP = textsfNP$ がなければ古典的な学習者にとって困難であることを示す。
また,$textsfNP subseteq textsfRQP$。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T21:07:53Z) - Random quantum circuits transform local noise into global white noise [118.18170052022323]
低忠実度状態におけるノイズランダム量子回路の測定結果の分布について検討する。
十分に弱くユニタリな局所雑音に対して、一般的なノイズ回路インスタンスの出力分布$p_textnoisy$間の相関(線形クロスエントロピーベンチマークで測定)は指数関数的に減少する。
ノイズが不整合であれば、出力分布は、正確に同じ速度で均一分布の$p_textunif$に近づく。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T19:26:28Z) - Unitarization Through Approximate Basis [0.0]
ユニタリゼーションは、全ての$0$状態から量子状態を生成する$k$入力回路を取る問題である。
以下のパラメータの時間に近似した基底を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T22:11:05Z) - Quantum supremacy and hardness of estimating output probabilities of
quantum circuits [0.0]
我々は、出力確率を2-Omega(nlogn)$以内に近似する非集中階層の理論的な複雑さを証明している。
この硬さは、任意の(固定された)回路の任意の開近傍に拡張され、自明なゲートを持つ回路を含むことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T09:20:32Z) - Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State
Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。
我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T11:05:26Z)
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。