論文の概要: Learning marginals suffices!
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08938v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 21:09:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 17:49:22.241103
- Title: Learning marginals suffices!
- Title(参考訳): 限界学習は十分だ!
- Authors: Nengkun Yu, Tzu-Chieh Wei
- Abstract要約: 量子状態の学習におけるサンプル複雑度と状態の回路複雑度との関係について検討する。
量子状態の限界を回路の複雑さが低く学習すれば、状態トモグラフィーに十分であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.98034899127065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Beyond computer science, quantum complexity theory can potentially
revolutionize multiple branches of physics, ranging from quantum many-body
systems to quantum field theory. In this paper, we investigate the relationship
between the sample complexity of learning a quantum state and the circuit
complexity of the state. The circuit complexity of a quantum state refers to
the minimum depth of the quantum circuit necessary to implement it. We show
that learning its marginals for the quantum state with low circuit complexity
suffices for state tomography, thus breaking the exponential barrier of the
sample complexity for quantum state tomography. Our proof is elementary and
overcomes difficulties characterizing short-range entanglement by bridging
quantum circuit complexity and ground states of gapped local Hamiltonians. Our
result, for example, settles the quantum circuit complexity of the multi-qubit
GHZ state exactly.
- Abstract(参考訳): 量子複雑性理論は計算機科学以外にも、量子多体系から量子場理論まで、物理学の複数の分野に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,量子状態の学習におけるサンプル複雑度と状態の回路複雑度との関係について検討する。
量子状態の回路複雑性は、それを実装するのに必要な量子回路の最小深さを指す。
その結果,回路複雑性の低い量子状態の限界値の学習は状態トモグラフィに十分であり,量子状態トモグラフィのサンプル複雑性の指数的障壁を破ることを示した。
この証明は初等的であり、ガッピング局所ハミルトニアンの量子回路の複雑さと基底状態とを橋渡しすることで、短距離の絡み合いを特徴づける困難を克服する。
私たちの結果は、例えば、マルチキュービットGHZ状態の量子回路の複雑さを正確に解決する。
関連論文リスト
- Quantum communication complexity of linear regression [0.05076419064097732]
量子コンピュータは、いくつかの基本的な線形代数問題に対する通信複雑性の観点から指数関数的なスピードアップを持つことができることを示す。
本稿では,量子特異値変換のための効率的な量子プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T13:27:01Z) - Wasserstein Complexity of Quantum Circuits [10.79258896719392]
ユニタリ変換が与えられた場合、それを実装する最小の量子回路のサイズは?
この量は量子回路複雑性(quantum circuit complexity)と呼ばれ、量子進化の基本的な性質である。
提案手法は, 量子回路の実装に要する実験コストの低減にも有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T14:44:13Z) - Saturation and recurrence of quantum complexity in random quantum
circuits [0.11719282046304676]
量子複雑性 (quantum complexity) とは、与えられた状態またはユニタリチャネルを作成するのに必要な基本演算数の最小値である。
ブラウンとススキンドはカオス量子系の複雑性が系のサイズで指数関数的な時間で線形に増加すると推測した。
乱数量子回路に基づくカオス時間進化モデルにおいて、量子状態とユニタリの複雑性の飽和と再発を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T17:42:31Z) - Short Proofs of Linear Growth of Quantum Circuit Complexity [3.8340125020400366]
量子ゲートの複雑さは、それを構築するための基本ゲートの最小数として定義され、量子情報と計算において重要な概念である。
近年、ランダムな量子回路から構築される量子ゲートの複雑さは、ビルディングブロックの数とともにほぼ確実に線形に増加することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T17:53:57Z) - Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。
我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-12T19:39:31Z) - Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。
任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T02:02:16Z) - Gaussian initializations help deep variational quantum circuits escape
from the barren plateau [87.04438831673063]
近年、変分量子回路は量子シミュレーションや量子機械学習に広く用いられている。
しかし、ランダムな構造を持つ量子回路は、回路深さと量子ビット数に関して指数関数的に消える勾配のため、トレーニング容易性が低い。
この結果、ディープ量子回路は実用的なタスクでは実現できないという一般的な信念が導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T15:06:40Z) - Efficient Bipartite Entanglement Detection Scheme with a Quantum
Adversarial Solver [89.80359585967642]
パラメータ化量子回路で完了した2プレーヤゼロサムゲームとして,両部絡み検出を再構成する。
このプロトコルを線形光ネットワーク上で実験的に実装し、5量子量子純状態と2量子量子混合状態の両部絡み検出に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T09:46:45Z) - No-signalling constrains quantum computation with indefinite causal
structure [62.997667081978825]
我々は、不定因果構造を持つ量子計算の定式化を開発する。
我々は高階量子マップの計算構造を特徴付ける。
計算的および情報理論的な性質を持つこれらの規則は、量子システム間のシグナル伝達関係のより物理的概念によって決定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T13:43:50Z) - Sample Complexity of Learning Quantum Circuits [4.329298109272386]
物理量子回路は、経験的リスク最小化により、量子コンピュータ上でPACを学習可能であることを示す。
我々の結果は、理論と実験の両方において量子機械学習のための貴重なガイドを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T18:00:04Z) - Towards understanding the power of quantum kernels in the NISQ era [79.8341515283403]
量子カーネルの利点は,大規模データセット,計測回数の少ないもの,システムノイズなどにおいて消失することを示した。
我々の研究は、NISQデバイス上で量子優位性を得るための先進量子カーネルの探索に関する理論的ガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T02:41:36Z)
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。