論文の概要: Deterministic and Entanglement-Efficient Preparation of
Amplitude-Encoded Quantum Registers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13454v2
- Date: Tue, 9 Aug 2022 04:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 05:52:20.684194
- Title: Deterministic and Entanglement-Efficient Preparation of
Amplitude-Encoded Quantum Registers
- Title（参考訳）: 振幅符号化量子レジスタの決定論的および絡み合い効率
- Authors: Prithvi Gundlapalli and Junyi Lee
- Abstract要約: 古典ベクトル $mathbfb$ は量子状態の振幅で符号化される。
任意の状態の$Q$ qubitsは通常、約2Q$のエンタングゲートを必要とする。
状態準備に必要な量子資源を柔軟に削減できる決定論的(非変分法)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.533024001730262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing promises to provide exponential speed-ups to certain
classes of problems. In many such algorithms, a classical vector $\mathbf{b}$
is encoded in the amplitudes of a quantum state $\left |b \right >$. However,
efficiently preparing $\left |b \right >$ is known to be a difficult problem
because an arbitrary state of $Q$ qubits generally requires approximately $2^Q$
entangling gates, which results in significant decoherence on today's Noisy
Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers. We present a deterministic
(nonvariational) algorithm that allows one to flexibly reduce the quantum
resources required for state preparation in an entanglement efficient manner.
Although this comes at the expense of reduced theoretical fidelity, actual
fidelities on current NISQ computers might actually be higher due to reduced
decoherence. We show this to be true for various cases of interest such as the
normal and log-normal distributions. For low entanglement states, our algorithm
can prepare states with more than an order of magnitude fewer entangling gates
as compared to isometric decomposition.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、ある種の問題に対して指数的なスピードアップを提供する。
そのようなアルゴリズムの多くにおいて、古典ベクトル $\mathbf{b}$ は量子状態 $\left |b \right >$ の振幅で符号化される。
しかしながら、$\left |b \right >$を効率的に作成することは、通常、$Q$ qubitsの任意の状態はおよそ2^Q$のエンタングゲートを必要とするため、難しい問題であることが知られている。
本稿では,状態生成に必要な量子資源を柔軟にエンタングルメント効率良く削減できる決定論的(非変量的)アルゴリズムを提案する。
これは理論的忠実度を下げることによるものであるが、現在のNISQコンピュータの実際の忠実度はデコヒーレンスを減らしたために実際より高くなる可能性がある。
これは正規分布や対数正規分布のような様々な利害関係の場合に当てはまる。
低絡み状態の場合、等尺分解と比較して、我々のアルゴリズムは桁違いに少ない絡み合うゲートを持つ状態を作成することができる。
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