論文の概要: Quantum Mixed State Compiling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00528v1
- Date: Thu, 1 Sep 2022 15:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-28 06:29:14.445598
- Title: Quantum Mixed State Compiling
- Title（参考訳）: 量子混合状態コンパイル
- Authors: Nic Ezzell, Elliott M. Ball, Aliza U. Siddiqui, Mark M. Wilde, Andrew
T. Sornborger, Patrick J. Coles, Zo\"e Holmes
- Abstract要約: 本稿では,短期ハードウェアに適した混合状態を学習するための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。
本アルゴリズムは、純粋状態のための準備回路の学習を目的とした従来のVQAの一般化を表す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.848364262836074
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of learning a quantum circuit to prepare a given mixed state is a
fundamental quantum subroutine. We present a variational quantum algorithm
(VQA) to learn mixed states which is suitable for near-term hardware. Our
algorithm represents a generalization of previous VQAs that aimed at learning
preparation circuits for pure states. We consider two different ans\"{a}tze for
compiling the target state; the first is based on learning a purification of
the state and the second on representing it as a convex combination of pure
states. In both cases, the resources required to store and manipulate the
compiled state grow with the rank of the approximation. Thus, by learning a
lower rank approximation of the target state, our algorithm provides a means of
compressing a state for more efficient processing. As a byproduct of our
algorithm, one effectively learns the principal components of the target state,
and hence our algorithm further provides a new method for principal component
analysis. We investigate the efficacy of our algorithm through extensive
numerical implementations, showing that typical random states and thermal
states of many body systems may be learnt this way. Additionally, we
demonstrate on quantum hardware how our algorithm can be used to study hardware
noise-induced states.
- Abstract（参考訳）: 与えられた混合状態を作成するために量子回路を学ぶタスクは、基本的な量子サブルーチンである。
本稿では,短期ハードウェアに適した混合状態を学習するための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。
本アルゴリズムは、純粋状態のための準備回路の学習を目的とした従来のVQAの一般化を表す。
対象状態のコンパイルには2つの異なるans\"{a}tzeを考える。1つは状態の浄化を学習すること、もう1つは純粋状態の凸結合として表現することである。
どちらの場合も、コンパイルされた状態の保存と操作に必要なリソースは近似のランクで増加する。
したがって、対象状態の下位近似を学習することにより、より効率的な処理のために状態を圧縮する方法を提供する。
アルゴリズムの副産物として、ターゲット状態の主成分を効果的に学習し、そのアルゴリズムはさらに主成分分析の新しい方法を提供する。
提案アルゴリズムの有効性を数値解析により検証し,多くの身体系の典型的ランダム状態と熱状態がこの方法で学習可能であることを示す。
さらに,量子ハードウェア上では,ハードウェアノイズ誘起状態の研究にアルゴリズムをどのように利用できるかを実証する。
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