論文の概要: Universal compilation for quantum state preparation and tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11635v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 13:10:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 18:01:07.111799
- Title: Universal compilation for quantum state preparation and tomography
- Title（参考訳）: 量子状態準備とトモグラフィのためのユニバーサルコンパイル
- Authors: Vu Tuan Hai and Le Bin Ho
- Abstract要約: 低深さ量子回路における量子状態の準備とトモグラフィのための普遍的なコンパイルに基づく変分アルゴリズムを提案する。
様々なユニタリトポロジの性能と、高い効率を得るために異なるユニタリのトレーニング性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Universal compilation is a training process that compiles a trainable unitary
into a target unitary and it serves vast potential applications from quantum
dynamic simulations to optimal circuits with deep-compressing, device
benchmarking, quantum error mitigation, and so on. Here, we propose a universal
compilation-based variational algorithm for the preparation and tomography of
quantum states in low-depth quantum circuits. We apply the Fubini-Study
distance to be a trainable cost function under various gradient-based
optimizers, including the quantum natural gradient approach. We evaluate the
performance of various unitary topologies and the trainability of different
optimizers for getting high efficiency. In practice, we address different
circuit ansatzes in quantum state preparation, including the linear and
graph-based ansatzes for preparing different entanglement target states such as
representative GHZ and W states. We also discuss the effect of the circuit
depth, barren plateau, readout noise in the model, and the error mitigation
solution. We next evaluate the reconstructing efficiency in quantum state
tomography via various popular circuit ansatzes and reveal the crucial role of
the circuit depth in the robust fidelity. The results are comparable with the
shadow tomography method, a similar fashion in the field. Our work expresses
the adequate capacity of the universal compilation-based variational algorithm
to maximize the efficiency in the quantum state preparation and tomography.
Further, it promises applications in quantum metrology and sensing and is
applicable in the near-term quantum computers for verification of the circuits
fidelity and various quantum computing tasks.
- Abstract（参考訳）: ユニバーサルコンパイル(universal compilation)は、トレーニング可能なユニタリをターゲットユニタリにコンパイルするトレーニングプロセスであり、量子力学シミュレーションから、ディープ圧縮、デバイスベンチマーク、量子エラー緩和といった最適な回路に至るまで、幅広い潜在的な応用を提供する。
本稿では,低深度量子回路における量子状態の準備とトモグラフィのための普遍的なコンパイルに基づく変分アルゴリズムを提案する。
フビニ-スタディ距離を、量子自然勾配法を含む様々な勾配に基づく最適化器の下で訓練可能なコスト関数として適用する。
我々は,様々なユニタリトポロジの性能と異なるオプティマイザのトレーサ性を評価し,高効率化を行う。
実際には、GHZやW状態などの異なる絡み合うターゲット状態を作成するための線形およびグラフベースのアンサーゼを含む、量子状態の準備において異なる回路アンサーゼに対処する。
また,回路深度,バレン高原,モデルにおける読み出し雑音,誤差軽減ソリューションの効果についても検討した。
次に, 量子状態トモグラフィの再構成効率を, 様々な人気回路アンサーゼを用いて評価し, 堅牢性における回路深度の重要性を明らかにする。
結果はシャドウトモグラフィー法に匹敵するものであり、この分野でも同様の手法である。
本研究は,量子状態形成とトモグラフィの効率を最大化するために,ユニバーサルコンパイルに基づく変分アルゴリズムの十分な能力を示す。
さらに、量子計測やセンシングの応用を約束し、回路の忠実性や様々な量子計算タスクの検証のために、短期量子コンピュータに適用できる。
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