論文の概要: Estimating distinguishability measures on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08406v4
• Date: Wed, 12 Jul 2023 15:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:57:36.598058
• Title: Estimating distinguishability measures on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける識別性尺度の推定
• Authors: Soorya Rethinasamy, Rochisha Agarwal, Kunal Sharma, Mark M. Wilde
• Abstract要約: トレース距離と忠実度に基づく識別可能性尺度を推定するためのいくつかのアルゴリズムを提案し,レビューする。 忠実度に基づくアルゴリズムは、これらの識別可能性の新たな物理的解釈を提供する。 ノイズのないシナリオとノイズの多いシナリオの両方でシミュレーションがうまく収束していることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.779196219827506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of a quantum information processing protocol is ultimately judged by distinguishability measures that quantify how distinguishable the actual result of the protocol is from the ideal case. The most prominent distinguishability measures are those based on the fidelity and trace distance, due to their physical interpretations. In this paper, we propose and review several algorithms for estimating distinguishability measures based on trace distance and fidelity. The algorithms can be used for distinguishing quantum states, channels, and strategies (the last also known in the literature as "quantum combs"). The fidelity-based algorithms offer novel physical interpretations of these distinguishability measures in terms of the maximum probability with which a single prover (or competing provers) can convince a verifier to accept the outcome of an associated computation. We simulate many of these algorithms by using a variational approach with parameterized quantum circuits. We find that the simulations converge well in both the noiseless and noisy scenarios, for all examples considered. Furthermore, the noisy simulations exhibit a parameter noise resilience. Finally, we establish a strong relationship between various quantum computational complexity classes and distance estimation problems.
• Abstract（参考訳）: 量子情報処理プロトコルの性能は最終的に、プロトコルの実際の結果が理想の場合とどの程度区別できるかを定量化する識別可能性尺度によって判断される。 最も顕著な識別性尺度は、物理的解釈のために忠実さとトレース距離に基づくものである。 本稿では,トレース距離と忠実度に基づいて識別性尺度を推定するアルゴリズムをいくつか提案・検討する。 このアルゴリズムは量子状態、チャネル、戦略を区別するために用いられる(文献では「量子コム」としても知られている)。 忠実度に基づくアルゴリズムは、一つの証明者(または競合する証明者)が検証者に対して、関連する計算結果を受け入れるように説得できる最大確率の観点から、これらの区別可能性尺度の新たな物理的解釈を提供する。 パラメータ化量子回路を用いた変分法を用いて,これらのアルゴリズムの多くをシミュレートする。 シミュレーションはノイズのないシナリオとノイズの多いシナリオの両方によく収束する。 さらに,ノイズシミュレーションはパラメータ雑音のレジリエンスを示す。 最後に、様々な量子計算複雑性クラスと距離推定問題の強い関係を確立する。

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