論文の概要: Preparing Arbitrary Continuous Functions in Quantum Registers With Logarithmic Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00519v1
• Date: Sun, 1 May 2022 17:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 23:08:18.536619
• Title: Preparing Arbitrary Continuous Functions in Quantum Registers With Logarithmic Complexity
• Title（参考訳）: 対数複雑性を持つ量子レジスタにおける任意連続関数の準備
• Authors: Arthur G. Rattew, B\'alint Koczor
• Abstract要約: 主要なアプリケーションは、入力が効率的に準備された場合にのみ、潜在的なスピードアップを達成することができる。 所望の解法において、対数複雑性を持つ任意の連続関数に従って量子状態を効率的に作成する問題を効果的に解決する。 私たちの研究は、金融予測や量子シミュレーションなど、幅広い応用に重大な影響を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers will be able solve important problems with significant polynomial and exponential speedups over their classical counterparts, for instance in option pricing in finance, and in real-space molecular chemistry simulations. However, key applications can only achieve their potential speedup if their inputs are prepared efficiently. We effectively solve the important problem of efficiently preparing quantum states following arbitrary continuous (as well as more general) functions with complexity logarithmic in the desired resolution, and with rigorous error bounds. This is enabled by the development of a fundamental subroutine based off of the simulation of rank-1 projectors. Combined with diverse techniques from quantum information processing, this subroutine enables us to present a broad set of tools for solving practical tasks, such as state preparation, numerical integration of Lipschitz continuous functions, and superior sampling from probability density functions. As a result, our work has significant implications in a wide range of applications, for instance in financial forecasting, and in quantum simulation.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、例えば金融のオプション価格や実空間の分子化学シミュレーションなど、古典的な計算よりも重要な多項式や指数的なスピードアップで重要な問題を解くことができる。 しかし、鍵となるアプリケーションは、入力が効率的に準備されている場合のみ、その潜在的なスピードアップを達成できる。 任意の連続(およびより一般的な)関数に従って量子状態を効率的に作成する重要な問題を、望ましくは複雑対数的かつ厳密な誤差境界で効果的に解決する。 これはrank-1プロジェクタのシミュレーションに基づいた基本サブルーチンの開発によって実現されている。 このサブルーチンは、量子情報処理の様々な技術と組み合わせて、状態準備、リプシッツ連続関数の数値積分、確率密度関数からの優れたサンプリングなど、実用的なタスクを解くための幅広いツールセットを提示することができる。 その結果,金融予測や量子シミュレーションなど,幅広い応用分野において,我々の研究は大きな影響を与えている。

関連論文リスト

• Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
  我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。 この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。 我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
  本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。 このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:16:07Z)
• Quantum Computing for Solid Mechanics and Structural Engineering -- a Demonstration with Variational Quantum Eigensolver [3.8061090528695534]
  変分量子アルゴリズムは、コスト関数を効率的に最適化するために重ね合わせと絡み合いの特徴を利用する。 我々は,IBM Qiskit プラットフォーム上で 5-qubit および 7-qubit 量子プロセッサ上での数値処理を実装し,実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T17:52:47Z)
• Exponential Quantum Speedup for Simulation-Based Optimization Applications [4.302408747749262]
  シミュレーション問題の線形性を特徴とするQuSOのLinQuSOサブクラスに着目した。 我々は、LinQuSO問題の大規模な部分群が、そのシミュレーション成分に関して指数的量子スピードアップで解けることを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T09:32:51Z)
• Scalable Quantum Computation of Highly Excited Eigenstates with Spectral Transforms [0.76146285961466]
  我々はHHLアルゴリズムを用いて、物理的ハミルトニアンの内部固有状態を変動的かつ標的的に生成する。 これは量子コンピュータ上の逆ハミルトニアンの期待値の効率的な計算によって実現される。 本稿では, フォールトトレラント, 短期量子コンピュータにおけるこの方式の実装について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:01:02Z)
• The Basis of Design Tools for Quantum Computing: Arrays, Decision Diagrams, Tensor Networks, and ZX-Calculus [55.58528469973086]
  量子コンピュータは、古典的コンピュータが決して起こらない重要な問題を効率的に解決することを約束する。 完全に自動化された量子ソフトウェアスタックを開発する必要がある。 この研究は、今日のツールの"内部"の外観を提供し、量子回路のシミュレーション、コンパイル、検証などにおいてこれらの手段がどのように利用されるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:00Z)
• Resource-frugal Hamiltonian eigenstate preparation via repeated quantum phase estimation measurements [0.0]
  ハミルトン固有状態の合成は、量子コンピューティングにおける多くの応用に不可欠である。 我々は,この手法の変種からアイデアを取り入れ,資源フルーガル反復方式を実装した。 我々は、全体効率を高めるために、ターゲットハミルトンの修正を含む拡張を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T20:07:36Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Adiabatic Quantum Computing for Solving the Weapon-Target Assignment Problem [0.0]
  近年の技術進歩は、断熱型量子コンピューティング・アンサッツがまもなく実用化される可能性があることを示唆している。 本研究では、この計算パラダイムを用いて、よく知られた兵器目標割り当て問題の量子計算に基づく解法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T12:16:03Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

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。