論文の概要: Online Convex Optimization of Programmable Quantum Computers to Simulate Time-Varying Quantum Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05145v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 23:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 16:03:36.643944
• Title: Online Convex Optimization of Programmable Quantum Computers to Simulate Time-Varying Quantum Channels
• Title（参考訳）: 時変量子チャネルをシミュレートするプログラマブル量子コンピュータのオンライン凸最適化
• Authors: Hari Hara Suthan Chittoor, Osvaldo Simeone, Leonardo Banchi, Stefano Pirandola
• Abstract要約: 任意の量子チャネルは、有限次元のプログラマブル量子プロセッサを用いて正確にシミュレートすることはできない。 シミュレーション対象のチャネルが時間と逆向きに変化する困難条件について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.888629265226264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating quantum channels is a fundamental primitive in quantum computing, since quantum channels define general (trace-preserving) quantum operations. An arbitrary quantum channel cannot be exactly simulated using a finite-dimensional programmable quantum processor, making it important to develop optimal approximate simulation techniques. In this paper, we study the challenging setting in which the channel to be simulated varies adversarially with time. We propose the use of matrix exponentiated gradient descent (MEGD), an online convex optimization method, and analytically show that it achieves a sublinear regret in time. Through experiments, we validate the main results for time-varying dephasing channels using a programmable generalized teleportation processor.
• Abstract（参考訳）: 量子チャネルのシミュレーションは、一般的な(トレース保存)量子演算を定義するため、量子コンピューティングの基本的なプリミティブである。 任意の量子チャネルを有限次元プログラマブル量子プロセッサで正確にシミュレートすることはできないため、最適近似シミュレーション手法を開発することが重要である。 本稿では,シミュレーション対象のチャネルが時間とともに異なるという難易度の設定について検討する。 本研究では,オンライン凸最適化手法である行列指数勾配降下法 (megd) の利用を提案し, 時間内にsublinear regret を実現することを解析的に示す。 実験により,プログラム可能な汎用テレポーテーションプロセッサを用いて,時間変化抑制チャネルの主結果を検証する。

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