論文の概要: Digital Quantum Simulation and Circuit Learning for the Generation of Coherent States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16779v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 09:06:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 00:46:42.581533
• Title: Digital Quantum Simulation and Circuit Learning for the Generation of Coherent States
• Title（参考訳）: ディジタル量子シミュレーションとコヒーレント状態生成のための回路学習
• Authors: Ruilin Liu, Sebasti\'an V. Romero, Izaskun Oregi, Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez, Yue Ban
• Abstract要約: 量子回路におけるコヒーレントな状態をデジタル的に準備する2つの方法が導入された。 ディジタル生成されたコヒーレント状態の高忠実度を検証した。 シミュレーションの結果、量子回路学習は、適切なアンサーゼを選択することにより、コヒーレントな状態の学習に高い忠実性を提供できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4153418423656923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coherent states, known as displaced vacuum states, play an important role in quantum information processing, quantum machine learning,and quantum optics. In this article, two ways to digitally prepare coherent states in quantum circuits are introduced. First, we construct the displacement operator by decomposing it into Pauli matrices via ladder operators, i.e., creation and annihilation operators. The high fidelity of the digitally generated coherent states is verified compared with the Poissonian distribution in Fock space. Secondly, by using Variational Quantum Algorithms, we choose different ansatzes to generate coherent states. The quantum resources -- such as numbers of quantum gates, layers and iterations -- are analyzed for quantum circuit learning. The simulation results show that quantum circuit learning can provide high fidelity on learning coherent states by choosing appropriate ansatzes.
• Abstract（参考訳）: 置換真空状態として知られるコヒーレント状態は、量子情報処理、量子機械学習、量子光学において重要な役割を果たす。 本稿では,量子回路におけるコヒーレント状態のディジタル生成法について述べる。 まず、ラダー演算子、すなわち生成および消滅演算子を介してパウリ行列に分解して変位演算子を構築する。 ディジタル生成コヒーレント状態の高忠実性は、フォック空間におけるポアソニアン分布と比較して検証される。 次に、変分量子アルゴリズムを用いて、コヒーレントな状態を生成するために異なるアンサーゼを選択する。 量子ゲート数、レイヤー数、イテレーション数などの量子リソースは、量子回路学習のために分析される。 シミュレーションの結果,量子回路学習は,適切なアンサtzeを選択することで,コヒーレント状態の学習に高い忠実性を提供できることがわかった。

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