論文の概要: Improved maximum-likelihood quantum amplitude estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03321v3
• Date: Wed, 17 May 2023 09:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 20:55:02.922432
• Title: Improved maximum-likelihood quantum amplitude estimation
• Title（参考訳）: 最大形量子振幅推定の改善
• Authors: Adam Callison, Dan E. Browne
• Abstract要約: 量子推定は、量子強化モンテカルロシミュレーションや量子機械学習など、多数の強力な量子アルゴリズムにおいて重要なサブルーチンである。 本稿では,最大形量子振幅推定 (MLQAE) の解析をさらに深め,量子回路深度が制限されるシナリオを含むより規範的な形式にアルゴリズムを配置する。 次に,この問題を克服するアルゴリズムの修正を提案し,数値的に検証し,近・中期量子ハードウェアにおける実用的サブルーチンとしての有用性をさらに高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum amplitude estimation is a key subroutine in a number of powerful quantum algorithms, including quantum-enhanced Monte Carlo simulation and quantum machine learning. Maximum-likelihood quantum amplitude estimation (MLQAE) is one of a number of recent approaches that employ much simpler quantum circuits than the original algorithm based on quantum phase estimation. In this article, we deepen the analysis of MLQAE to put the algorithm in a more prescriptive form, including scenarios where quantum circuit depth is limited. In the process, we observe and explain particular ranges of `exceptional' values of the target amplitude for which the algorithm fails to achieve the desired precision. We then propose and numerically validate a heuristic modification to the algorithm to overcome this problem, bringing the algorithm even closer to being useful as a practical subroutine on near- and mid-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子振幅推定は、量子強化モンテカルロシミュレーションや量子機械学習など、多数の強力な量子アルゴリズムにおいて重要なサブルーチンである。 最大類似量子振幅推定(mlqae)は、量子位相推定に基づく元のアルゴリズムよりもずっと単純な量子回路を用いた最近の多くのアプローチの1つである。 本稿では,MLQAEの分析を深め,量子回路の深さが制限されるシナリオを含むより規範的な形式でアルゴリズムを配置する。 この過程で、アルゴリズムが所望の精度を達成することができない目標振幅の ‘exceptional' 値の特定の範囲を観察し、説明する。 そこで我々は,この問題を克服するためにアルゴリズムのヒューリスティックな修正を提案し,数値的に検証する。

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