論文の概要: Virtual linear map algorithm for classical boost in near-term quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01360v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 12:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 19:11:48.717528
• Title: Virtual linear map algorithm for classical boost in near-term quantum computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおける古典的強化のための仮想線形写像アルゴリズム
• Authors: Guillermo Garc\'ia-P\'erez, Elsi-Mari Borrelli, Matea Leahy, Joonas Malmi, Sabrina Maniscalco, Matteo A. C. Rossi, Boris Sokolov, Daniel Cavalcanti
• Abstract要約: VILMA(Virtual Linear Map Algorithm)を導入する。 VILMAは、情報的に完全な測定結果の古典的後処理を用いて複数の演算子平均を推定する。 VILMAは、効率的な線形プログラムのシーケンスを通して、仮想回路の変分最適化を可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid progress in quantum computing witnessed in recent years has sparked widespread interest in developing scalable quantum information theoretic methods to work with large quantum systems. For instance, several approaches have been proposed to bypass tomographic state reconstruction, and yet retain to a certain extent the capability to estimate multiple physical properties of a given state previously measured. In this paper, we introduce the Virtual Linear Map Algorithm (VILMA), a new method that enables not only to estimate multiple operator averages using classical post-processing of informationally complete measurement outcomes, but also to do so for the image of the measured reference state under low-depth circuits of arbitrary, not necessarily physical, $k$-local maps. We also show that VILMA allows for the variational optimisation of the virtual circuit through sequences of efficient linear programs. Finally, we explore the purely classical version of the algorithm, in which the input state is a state with a classically efficient representation, and show that the method can prepare ground states of many-body Hamiltonians.
• Abstract（参考訳）: 近年の量子コンピューティングの急速な進歩は、大規模量子システムを扱うスケーラブルな量子情報理論手法の開発に広く関心を惹き付けている。 例えば、トモグラフィ状態の再構成をバイパスするいくつかのアプローチが提案されているが、これまで測定された状態の複数の物理的特性を推定する能力はある程度維持されている。 本稿では,情報的完全測定結果の古典的後処理を用いて,複数の演算子平均を推定するだけでなく,任意の物理値のk$局所写像の低深度回路下で測定された参照状態の画像を推定する手法であるvirtual linear map algorithm(vilma)を提案する。 また、VILMAは、効率的な線形プログラムのシーケンスを通して仮想回路の変分最適化を可能にすることを示す。 最後に、入力状態が古典的に効率的な表現を持つ状態であるアルゴリズムの純粋に古典的なバージョンを探索し、本手法が多体ハミルトニアンの基底状態を作成することができることを示す。

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