論文の概要: Quantum state preparation protocol for encoding classical data into the
amplitudes of a quantum information processing register's wave function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14127v2
- Date: Fri, 4 Feb 2022 06:49:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 11:32:57.250094
- Title: Quantum state preparation protocol for encoding classical data into the
amplitudes of a quantum information processing register's wave function
- Title（参考訳）: 古典的データを量子情報処理レジスタの波動関数の振幅に符号化するための量子状態準備プロトコル
- Authors: Sahel Ashhab
- Abstract要約: 量子重ね合わせの振幅に$N$のメモリレジスタに格納された$N$実数値を符号化するためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは、部分的なCNOTゲート回転と、所望の状態への確率的投影を組み合わせたものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a protocol for encoding $N$ real numbers stored in $N$ memory
registers into the amplitudes of the quantum superposition that describes the
state of $\log_2N$ qubits. This task is one of the main steps in quantum
machine learning algorithms applied to classical data. The protocol combines
partial CNOT gate rotations with probabilistic projection onto the desired
state. The number of additional ancilla qubits used during the implementation
of the protocol, as well as the number of quantum gates, scale linearly with
the number of qubits in the processing register and hence logarithmically with
$N$. The average time needed to successfully perform the encoding scales
logarithmically with the number of qubits, in addition to being inversely
proportional to the acceptable error in the encoded amplitudes. It also depends
on the structure of the data set in such a way that the protocol is most
efficient for non-sparse data.
- Abstract（参考訳）: 我々は、$n$のメモリレジスタに格納された$n$の実数を$\log_2n$ qubitsの状態を記述する量子重ね合わせの振幅に符号化するプロトコルを示す。
このタスクは、古典データに適用される量子機械学習アルゴリズムの主要なステップの1つである。
このプロトコルは部分的なCNOTゲート回転と、所望の状態への確率的投影を組み合わせたものである。
プロトコルの実装時に使われる追加のアンシラキュービットの数と量子ゲートの数は、処理レジスタ内のキュービットの数と線形にスケールし、したがって$N$と対数的にスケールする。
符号化に成功するために必要な平均時間は、符号化された振幅の許容誤差に逆比例するだけでなく、量子ビットの数と対数的にスケールする。
また、プロトコルが非スパースデータに対して最も効率的であるように、データセットの構造にも依存する。
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