論文の概要: Sequentially constrained Monte Carlo sampler for quantum states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14215v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 06:45:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 05:17:44.507019
- Title: Sequentially constrained Monte Carlo sampler for quantum states
- Title（参考訳）: 量子状態に対する連続拘束モンテカルロサンプリング器
- Authors: Weijun Li, Rui Han, Jiangwei Shang, Hui Khoon Ng, Berthold-Georg
Englert
- Abstract要約: 本稿では,量子状態のサンプリング方法として,逐次制約付きモンテカルロ(SCMC)アルゴリズムを提案する。
約1万個の束縛された2量子状態が数分で取得できます。
さらに別の応用として、SCMCアルゴリズムは問題固有のターゲット分布の値によって境界付けられた領域に均一に分散した量子状態を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.289102530380288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Random samples of quantum states with specific properties are useful for
various applications, such as Monte Carlo integration over the state space. In
the high-dimensional situations that one encounters already for a few qubits,
the quantum state space has a very complicated boundary, and it is challenging
to incorporate the specific properties into the sampling algorithm. In this
paper, we present the Sequentially Constrained Monte Carlo (SCMC) algorithm as
a powerful and versatile method for sampling quantum states in accordance with
any desired properties that can be stated as inequalities. We apply the SCMC
algorithm to the generation of samples of bound entangled states; for example,
we obtain nearly ten thousand bound entangled two-qutrit states in a few
minutes -- a colossal speed-up over independence sampling, which yields less
than ten such states per day. In the second application, we draw samples of
high-dimensional quantum states from a narrowly peaked target distribution and
observe that SCMC sampling remains efficient as the dimension grows. In yet
another application, the SCMC algorithm produces uniformly distributed quantum
states in regions bounded by values of the problem-specific target
distribution; such samples are needed when estimating parameters from the
probabilistic data acquired in quantum experiments.
- Abstract（参考訳）: 特定の性質を持つ量子状態のランダムサンプルは、状態空間上のモンテカルロ積分のような様々な応用に有用である。
数量子ビットで既に遭遇している高次元の状況では、量子状態空間は非常に複雑な境界を持ち、特定の性質をサンプリングアルゴリズムに組み込むことは困難である。
本稿では、量子状態が不等式として記述できる任意の所望の特性に応じて、量子状態のサンプリング方法として、逐次制約付きモンテカルロ(SCMC)アルゴリズムを提案する。
例えば、数分間で1万近い束縛された2立方晶状態が得られ、独立サンプリングによるコロッサルスピードアップによって、1日に10回未満の状態が得られる。
第2の応用では、狭いピークのターゲット分布から高次元量子状態のサンプルを描画し、SCMCサンプリングが寸法が大きくなるにつれて効率が保たれることを観察する。
さらに別の応用として、SCMCアルゴリズムは問題固有のターゲット分布の値によって境界付けられた領域に均一に分散した量子状態を生成する。
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