論文の概要: Near-term Efficient Quantum Algorithms for Entanglement Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10785v2
- Date: Wed, 10 Aug 2022 10:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 01:18:59.476485
- Title: Near-term Efficient Quantum Algorithms for Entanglement Analysis
- Title(参考訳): 絡み合い解析のための量子アルゴリズム
- Authors: Ranyiliu Chen and Benchi Zhao and Xin Wang
- Abstract要約: 絡み合いは量子物理学において重要な役割を担い、量子情報処理の鍵となる資源である。
本研究は、この困難に対処するために、ハイブリッド量子古典的手法を利用した3つの短期的効率的なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.211541620389987
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entanglement plays a crucial role in quantum physics and is the key resource
in quantum information processing. However, entanglement detection and
quantification are believed to be hard due to the operational impracticality of
existing methods. This work proposes three near-term efficient algorithms
exploiting the hybrid quantum-classical technique to address this difficulty.
The first algorithm finds the Schmidt decomposition--a powerful tool to analyze
the properties and structure of entanglement--for bipartite pure states. While
the logarithm negativity can be calculated from the Schmidt decomposition, we
propose the second algorithm to estimate the logarithm negativity for bipartite
pure states, where the width of the parameterized quantum circuits is further
reduced. Finally, we generalize our framework for mixed states, leading to our
third algorithm for entanglement detection, which essentially implements the
reduction criterion under hypothesis. All three algorithms share a similar
framework where the optimizations are accomplished by maximizing a cost
function utilizing local parameterized quantum circuits, with better hardware
efficiency and practicality compared to existing methods. The experimental
implementation on Quantum Leaf using the IoP CAS superconducting quantum
processor exhibits the validity and practicality of our methods for analyzing
and quantifying entanglement on near-term quantum devices.
- Abstract(参考訳): 絡み合いは量子物理学において重要な役割を果たし、量子情報処理の鍵となる資源である。
しかし,既存の手法が実用的でないため,絡み合い検出や定量化は困難であると考えられる。
本研究は、この困難に対処するために、ハイブリッド量子古典的手法を利用した3つの短期的効率的なアルゴリズムを提案する。
第一のアルゴリズムは、二成分純粋状態に対する絡み合いの性質と構造を分析する強力なツールであるシュミット分解を見つける。
シュミット分解から対数ネガティビティを計算することができるが、パラメータ化量子回路の幅をさらに小さくする二分極純状態に対する対数ネガティティティを推定する2番目のアルゴリズムを提案する。
最後に、混合状態に対する枠組みを一般化し、仮説に基づく還元基準を本質的に実装する絡み合い検出のための第3のアルゴリズムを導出する。
これら3つのアルゴリズムは、局所パラメータ化量子回路を用いてコスト関数を最大化し、既存の手法と比較してハードウェア効率と実用性を向上することで最適化を行う。
iop cas超伝導量子プロセッサを用いた量子リーフの実験的実装は、近距離量子デバイスにおける絡み合いの分析と定量化のための手法の有効性と実用性を示している。
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