論文の概要: Closed-form analytic expressions for shadow estimation with brickwork circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09835v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 16:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 19:35:35.231100
• Title: Closed-form analytic expressions for shadow estimation with brickwork circuits
• Title（参考訳）: レンガ加工回路を用いた影推定のための閉形式解析式
• Authors: Mirko Arienzo, Markus Heinrich, Ingo Roth, Martin Kliesch
• Abstract要約: 量子系の特性は古典的な影を用いて推定することができる。 ブロックワーク回路を用いた影推定のための解析式を導出する。 十分に多くの量子ビットで支持される観測可能量の推定において,サンプルの複雑さが向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4997673761305335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Properties of quantum systems can be estimated using classical shadows, which implement measurements based on random ensembles of unitaries. Originally derived for global Clifford unitaries and products of single-qubit Clifford gates, practical implementations are limited to the latter scheme for moderate numbers of qubits. Beyond local gates, the accurate implementation of very short random circuits with two-local gates is still experimentally feasible and, therefore, interesting for implementing measurements in near-term applications. In this work, we derive closed-form analytical expressions for shadow estimation using brickwork circuits with two layers of parallel two-local Haar-random (or Clifford) unitaries. Besides the construction of the classical shadow, our results give rise to sample-complexity guarantees for estimating Pauli observables. We then compare the performance of shadow estimation with brickwork circuits to the established approach using local Clifford unitaries and find improved sample complexity in the estimation of observables supported on sufficiently many qubits.
• Abstract（参考訳）: 量子系の性質は、ユニタリのランダムアンサンブルに基づく測定を実装する古典的な影を用いて推定できる。 元々はグローバルなクリフォードユニタリーと単一キュービットクリフォードゲートの積から派生したもので、実践的な実装は、中間数のキュービットに対する後者のスキームに限られる。 局所ゲート以外にも、2つの局所ゲートを持つ非常に短いランダム回路の正確な実装は実験的に可能であるため、短期的な応用で測定を行うのに興味深い。 本研究では,2層並列2局所haar-random(クリフォード)ユニタリを有するブロックワーク回路を用いたシャドー推定のための閉形式解析式を導出する。 古典影の構成に加えて,この結果はパウリ観測量の推定のためのサンプル複雑度保証をもたらす。 次に,ブロックワーク回路のシャドウ推定性能を局所クリフォードユニタリを用いた確立された手法と比較し,十分な数の量子ビット上での観測可能量の推定において,サンプルの複雑さが向上したことを示す。

関連論文リスト

• Simulation of IBM's kicked Ising experiment with Projected Entangled Pair Operator [71.10376783074766]
  我々は最近,誤りを軽減した量子回路を用いてエミュレートされた127量子ビットキックド・イジングモデルの古典的シミュレーションを行った。 提案手法はハイゼンベルク図の射影的絡み合ったペア作用素(PEPO)に基づいている。 我々はクリフォード展開理論を開発し、正確な期待値を計算し、それらをアルゴリズムの評価に利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T10:24:23Z)
• Simulating quantum circuit expectation values by Clifford perturbation theory [0.0]
  クリフォードゲートと非クリフォードパウリ回転からなる回路の期待値問題を考える。 ハイゼンベルク図形の指数関数的に増大するパウリ項の和の切り離しに基づく摂動的アプローチを導入する。 その結果、この体系的に即効性のある摂動法は、大きな近クリフォード回路の期待値を近似する正確な方法の代替となる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T21:42:10Z)
• Thrifty shadow estimation: re-using quantum circuits and bounding tails [1.6814343144960449]
  本稿では,量子回路を何度も再利用する,より実用的なプロトコルであるスリフティシャドウ推定法を提案する。 本研究では,Haarランダムなユニタリをサンプリングする場合は再利用が最大に有効であり,Clifford群からサンプリングする場合は最大に無効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T20:50:41Z)
• Shallow shadows: Expectation estimation using low-depth random Clifford circuits [0.8481798330936976]
  本稿では、2つの既知の古典的シャドウスキームを補間する深さ変調ランダム化計測手法を提案する。 我々は、深さが n で対数的にスケールする体制に注目し、これが両方の極端スキームの望ましい性質を保持する証拠を提供する。 本稿では,古典的シャドウから観測可能量の期待値を推定する手法と,奥行き変調シャドウノルム上の上限を計算する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T18:01:19Z)
• Scalable and Flexible Classical Shadow Tomography with Tensor Networks [0.0]
  有限深部局所クリフォードランダムユニタリ回路で実装した汎用ランダム化計測に対して,スケーラブルな古典的シャドウトモグラフィー手法を提案する。 この方法では、サンプリング効率が良くゲートオーバーヘッドが最小限である浅い量子回路上で、古典的なシャドウトモグラフィーを行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T18:42:53Z)
• Efficient simulation of Gottesman-Kitaev-Preskill states with Gaussian circuits [68.8204255655161]
  ゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態(GKP)の古典的シミュラビリティを,任意の変位,大規模なシンプレクティック操作,ホモダイン測定と組み合わせて検討した。 これらのタイプの回路では、準確率分布の非負性性に基づく連続変数の定理も離散変数の定理も、シミュラビリティの評価には使用できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T17:57:02Z)
• Faster Born probability estimation via gate merging and frame optimisation [3.9198548406564604]
  任意の量子回路の出力確率はモンテカルロサンプリングを用いて推定できる。 回路ゲート最適化とフレーム最適化の2つの古典的なサブルーチンを提案する。 提案手法は, ランダム回路の全ての試験ケースに対して, 負性率オーバーヘッドのスケーリングを改良するものであることを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T14:18:34Z)
• Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative Models [68.8204255655161]
  生成モデリングは量子コンピュータにとって広く受け入れられている自然のユースケースである。 我々は,アルゴリズムの一般化性能を計測して,生成モデリングのための実用的な量子優位性を探索する,単純で曖昧な手法を構築した。 シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T16:35:35Z)
• Learnability of the output distributions of local quantum circuits [53.17490581210575]
  2つの異なるオラクルモデルにおいて、量子回路Bornマシンの学習可能性について検討する。 我々はまず,超対数深度クリフォード回路の出力分布がサンプル効率良く学習できないという負の結果を示した。 より強力なオラクルモデル、すなわちサンプルに直接アクセスすると、局所的なクリフォード回路の出力分布は計算効率よくPACを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T18:00:20Z)
• Path Sample-Analytic Gradient Estimators for Stochastic Binary Networks [78.76880041670904]
  二進的アクティベーションや二進的重みを持つニューラルネットワークでは、勾配降下によるトレーニングは複雑である。 そこで本研究では,サンプリングと解析近似を併用した新しい推定法を提案する。 勾配推定において高い精度を示し、深部畳み込みモデルにおいてより安定かつ優れた訓練を行うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T21:51:21Z)
• Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
  ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。 典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。 また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T19:00:00Z)

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。