論文の概要: Practical considerations for the preparation of multivariate Gaussian states on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10918v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 01:10:19.337072
• Title: Practical considerations for the preparation of multivariate Gaussian states on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータ上での多変量ガウス状態の生成に関する実践的考察
• Authors: Christian W. Bauer, Plato Deliyannis, Marat Freytsis, Benjamin Nachman
• Abstract要約: 我々は,量子コンピュータ上で多次元ガウス状態を作成するために,Kitaev-Webbアルゴリズムを実装した回路を提供する。 スケーリングによって効率が良いが、1次元ガウス状態を作る回路はゲートとアンシラの両方で大きく異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5675763601034223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We provide explicit circuits implementing the Kitaev-Webb algorithm for the preparation of multi-dimensional Gaussian states on quantum computers. While asymptotically efficient due to its polynomial scaling, we find that the circuits implementing the preparation of one-dimensional Gaussian states and those subsequently entangling them to reproduce the required covariance matrix differ substantially in terms of both the gates and ancillae required. The operations required for the preparation of one-dimensional Gaussians are sufficiently involved that generic exponentially-scaling state-preparation algorithms are likely to be preferred in the near term for many states of interest. Conversely, polynomial-resource algorithms for implementing multi-dimensional rotations quickly become more efficient for all but the very smallest states, and their deployment will be a key part of any direct multidimensional state preparation method in the future.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上で多次元ガウス状態を生成するために,kitaev-webbアルゴリズムを実装した明示回路を提供する。 多項式のスケーリングによる漸近的効率は高いが、一次元ガウス状態の生成とそれに続く共分散行列を再現する回路は、必要なゲートとアンシラエの両方の点で大きく異なることが分かる。 1次元ガウシアンの準備に必要な操作は十分に関与しており、多くの興味のある状態において、指数関数的にスケールする状態準備アルゴリズムが近い将来好まれる。 逆に、多次元回転を実装する多項式リソースアルゴリズムは、非常に小さな状態を除いて、急速に効率が良くなり、その展開は、将来どんな直接多次元状態準備法においても重要な部分となる。

関連論文リスト

• Quantum state preparation for multivariate functions [2.344936782036958]
  振幅が多変量関数をエンコードする量子状態を作成するためのプロトコルを開発する。 我々は、実用的かつ短期的資源の観点から、要件を解析する。 我々は、24量子ビットと最大237個の2量子ビットゲートを量子化されたH2-1量子プロセッサ上で使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:49:27Z)
• Multivariate trace estimation using quantum state space linear algebra [13.175145217328534]
  本稿では,多変量トレース,すなわち行列生成物のトレースを近似する量子アルゴリズムを提案する。 我々のアプローチは、QRAMのような特殊なハードウェアの可用性とは独立して機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T08:54:28Z)
• Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.34939761152587]
  2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。 本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:46:39Z)
• Approximate encoding of quantum states using shallow circuits [0.0]
  量子シミュレーションとアルゴリズムの一般的な要件は、2量子ゲートのシーケンスを通して複雑な状態を作成することである。 ここでは、限られた数のゲートを用いて、ターゲット状態の近似符号化を作成することを目的とする。 我々の研究は、局所ゲートを用いて目標状態を作成する普遍的な方法を提供し、既知の戦略よりも大幅に改善されたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T18:00:04Z)
• Detailed Account of Complexity for Implementation of Some Gate-Based Quantum Algorithms [55.41644538483948]
  特に、状態準備および読み出しプロセスのような実装のいくつかのステップは、アルゴリズム自体の複雑さの側面を超越することができる。 本稿では、方程式の線形系と微分方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの完全な実装に関わる複雑性について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:33:33Z)
• Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
  時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。 一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。 幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T19:06:00Z)
• Local optimization on pure Gaussian state manifolds [63.76263875368856]
  ボソニックおよびフェルミオンガウス状態の幾何学に関する洞察を利用して、効率的な局所最適化アルゴリズムを開発する。 この手法は局所幾何学に適応した降下勾配の概念に基づいている。 提案手法を用いて、任意の混合ガウス状態の精製の絡み合いを計算するのにガウス浄化が十分であるという予想の数値的および解析的証拠を収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T18:00:36Z)
• Efficient construction of tensor-network representations of many-body Gaussian states [59.94347858883343]
  本稿では,多体ガウス状態のテンソルネットワーク表現を効率よく,かつ制御可能な誤差で構築する手法を提案する。 これらの状態には、量子多体系の研究に欠かせないボゾン系およびフェルミオン系二次ハミルトン系の基底状態と熱状態が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T11:30:23Z)
• Effective Dimension Adaptive Sketching Methods for Faster Regularized Least-Squares Optimization [56.05635751529922]
  スケッチに基づくL2正規化最小二乗問題の解法を提案する。 我々は、最も人気のあるランダム埋め込みの2つ、すなわちガウス埋め込みとサブサンプリングランダム化アダマール変換(SRHT)を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T15:00:09Z)
• Quantum state preparation with multiplicative amplitude transduction [0.0]
  異なるエンフェーズを持つアルゴリズムの2つの変種を紹介する。 1つの変種はクォービットを減らし、制御されたゲートを使わないが、もう1つの変種は全体としてゲートを減らしている可能性がある。 計算基底状態の振幅において、所望の精度を達成するために必要な量子ビットの数を推定するために、一般的な解析が与えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T14:36:50Z)

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。