論文の概要: Implementing any Linear Combination of Unitaries on Intermediate-term Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13555v4
- Date: Sun, 06 Oct 2024 14:07:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:10:07.658030
- Title: Implementing any Linear Combination of Unitaries on Intermediate-term Quantum Computers
- Title（参考訳）: 中間時間量子コンピュータにおけるユニタリの線形結合の実装
- Authors: Shantanav Chakraborty,
- Abstract要約: 我々はLCU(Linear Combination of Unitary)を実装するための3つの新しい手法を開発した。
第1の方法は、LCUプロシージャによって作成された任意の量子状態に対して可観測物の期待値を推定する。
第二のアプローチは、単純で物理的に動機づけられたLCUの連続時間アナログであり、ハイブリッド量子モードシステムに適合する。
第3の手法(アンシラフリーLCU)は、アシラ量子ビットを全く必要とせず、量子状態の射影に興味がある場合に有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We develop three new methods to implement any Linear Combination of Unitaries (LCU), a powerful quantum algorithmic tool with diverse applications. While the standard LCU procedure requires several ancilla qubits and sophisticated multi-qubit controlled operations, our methods consume significantly fewer quantum resources. The first method (Single-Ancilla LCU) estimates expectation values of observables with respect to any quantum state prepared by an LCU procedure while requiring only a single ancilla qubit, and no multi-qubit controlled operations. The second approach (Analog LCU) is a simple, physically motivated, continuous-time analogue of LCU, tailored to hybrid qubit-qumode systems. The third method (Ancilla-free LCU) requires no ancilla qubit at all and is useful when we are interested in the projection of a quantum state (prepared by the LCU procedure) in some subspace of interest. We apply the first two techniques to develop new quantum algorithms for a wide range of practical problems, ranging from Hamiltonian simulation, ground state preparation and property estimation, and quantum linear systems. Remarkably, despite consuming fewer quantum resources they retain a provable quantum advantage. The third technique allows us to connect discrete and continuous-time quantum walks with their classical counterparts. It also unifies the recently developed optimal quantum spatial search algorithms in both these frameworks, and leads to the development of new ones that require fewer ancilla qubits. Overall, our results are quite generic and can be readily applied to other problems, even beyond those considered here.
- Abstract（参考訳）: 多様なアプリケーションを持つ強力な量子アルゴリズムツールであるLCU(Linear Combination of Unitary)を実装するための3つの新しい手法を開発した。
標準的なLCU手順では、いくつかのアンシラ量子ビットと高度なマルチキュービット制御を必要とするが、我々の手法は量子リソースを著しく少なく消費する。
第1の手法(Single-Ancilla LCU)は、1つのアンシラ量子ビットしか必要とせず、マルチキュービット制御操作も必要とせず、LCUプロシージャによって作成された任意の量子状態に対して可観測物の期待値を推定する。
第2のアプローチ(Analog LCU)は、LCUの単純で物理的に動機づけられた連続時間アナログであり、ハイブリッド量子モードシステムに適合する。
第3の手法(アンシラフリーLCU)は、アンシラ量子ビットを全く必要とせず、あるサブ空間の量子状態(LCUプロシージャによって作成される)の射影に関心がある場合に有用である。
最初の2つの手法を適用して、ハミルトンシミュレーション、基底状態の準備と特性推定、量子線形システムなど、幅広い実用的な問題に対する新しい量子アルゴリズムを開発する。
興味深いことに、量子リソースの消費は少ないが、証明可能な量子優位性を維持している。
第3のテクニックは、離散的かつ連続的な量子ウォークと古典的なウォークを接続することを可能にする。
また、これら両方のフレームワークで最近開発された最適量子空間探索アルゴリズムを統一し、より少ないアンシラ量子ビットを必要とする新しいアルゴリズムの開発に繋がる。
全体として、我々の結果は極めて一般的であり、他の問題にも容易に適用できる。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Non-Unitary Quantum Machine Learning [0.0]
量子機械学習における通常のユニタリ制約を克服する確率的量子アルゴリズムをいくつか導入する。
また, 変分アンサッツ層間の残差は, それらを含むモデルにおける不規則な台地を防止できることが示唆された。
また、Schur-Weyl双対性による点雲データに対する新たな回転不変符号化を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:42:02Z) - Sparse Probabilistic Synthesis of Quantum Operations [0.0]
量子コンピューティングにおける連続回転ゲートやNMRやMRIアプリケーションにおけるブロードバンドパルスのような多くの重要な量子演算は、有限量子資源を用いてしか実装できない。
この研究は、測定繰り返し率を緩やかに増加させ、平均的な正確な実装を可能にするアプローチを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T16:41:44Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Learning unitaries with quantum statistical queries [0.0]
量子統計クエリ(QSQ)からユニタリ演算子を学習するためのいくつかのアルゴリズムを提案する。
本手法は, 1つの量子統計的クエリを用いて, パウリ弦の部分集合上のユニタリのフーリエ質量を推定する新しい手法に基づく。
量子統計的クエリは,Choi-Jamiolkowski状態に対する分離可能な測定値と比較して,特定のタスクに対して指数関数的に大きなサンプル複雑性をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:56:07Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z) - Quantum amplitude damping for solving homogeneous linear differential
equations: A noninterferometric algorithm [0.0]
本研究は,同種LDEを解くための効率的な量子アルゴリズムを構築するために,量子振幅減衰演算を資源として利用する新しい手法を提案する。
このようなオープンな量子系にインスパイアされた回路は、非干渉法で解の実際の指数項を構成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-10T11:25:32Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - Prospects for Quantum Enhancement with Diabatic Quantum Annealing [0.0]
量子アニール(QA)の一般的な枠組みにおけるアルゴリズムの展望を評価し,量子スピードアップを実現する。
我々は、コヒーレンス時間と制御能力の改善が、いくつかの量子最適化アルゴリズムの短期的な探索を可能にすることに基づいて、QAフレームワークへの継続的な探索と関心を論じる。
これらの全てのプロトコルは、時間依存の有効横場イジング・ハミルトンにより生成される新しい平衡量子力学の全ての範囲を受け入れることによって、最先端の方法で探索することができると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-22T21:25:51Z)
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。