論文の概要: Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product
States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01562v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 20:27:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 17:05:49.421709
- Title: Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product
States
- Title(参考訳): 行列積状態を用いた正規分布の量子状態合成
- Authors: Jason Iaconis, Sonika Johri, Elton Yechao Zhu
- Abstract要約: 我々は、滑らかな微分可能な確率分布を表現する方法と、新たに発見された量子状態の初期化技術を組み合わせる。
我々は、最大20キュービットのイオン量子コンピュータにおいて、正規確率分布のクラスを符号化した量子状態を生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.966840768820136
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: State preparation is a necessary component of many quantum algorithms, and in
particular is fundamental in sampling routines such as those needed for quantum
speedup of Monte Carlo methods. In this work, we combine a method for
efficiently representing smooth differentiable probability distributions using
matrix product states with newly discovered techniques for initializing quantum
states to approximate matrix product states. Using this, we generate quantum
states encoding a class of normal probability distributions in a trapped ion
quantum computer for up to 20 qubits. We provide an in depth analysis of the
different sources of error which contribute to the overall fidelity of this
state preparation procedure. Our work provides the first study in quantum
hardware for scalable distribution loading, which is the basis of a wide range
of algorithms that provide quantum advantage.
- Abstract(参考訳): 状態準備は多くの量子アルゴリズムの必須成分であり、特にモンテカルロ法の量子スピードアップに必要とされるようなサンプリングルーチンにおいて基礎的である。
本研究では,行列積状態を用いた滑らかな微分可能確率分布の効率的な表現法と,量子状態から近似行列積状態への初期化手法を組み合わせる。
これを用いて, 20 量子ビットの閉じ込められたイオン量子コンピュータにおいて, 正規確率分布のクラスを符号化する量子状態を生成する。
本稿では,この状態形成過程の全体的忠実性に寄与する異なる誤差源の奥行き解析を行う。
我々の研究は、スケーラブルな分散ローディングのための量子ハードウェアの最初の研究であり、量子優位性を提供する幅広いアルゴリズムの基礎となっている。
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