論文の概要: Determining probability density functions with adiabatic quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11346v3
• Date: Mon, 06 Jan 2025 19:35:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:46:45.119040
• Title: Determining probability density functions with adiabatic quantum computing
• Title（参考訳）: 断熱量子コンピューティングによる確率密度関数の決定
• Authors: Matteo Robbiati, Juan M. Cruz-Martinez, Stefano Carrazza,
• Abstract要約: 本稿では,1次元の確率分布を,アナログとゲートベースの計算を併用する方法の実践例として挙げる。 特に, 厳密な単調関数の整合性を考慮したアディベート進化モデルにおいて, データを符号化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The two main approaches to quantum computing are gate-based computation and analog computation, which are polynomially equivalent in terms of complexity, and they are often seen as alternatives to each other. In this work, we present a method for fitting one-dimensional probability distributions as a practical example of how analog and gate-based computation can be used together to perform different tasks within a single algorithm. In particular, we propose a strategy for encoding data within an adiabatic evolution model, which accomodates the fitting of strictly monotonic functions, as it is the cumulative distribution function of a dataset. Subsequently, we use a Trotter-bounded procedure to translate the adiabatic evolution into a quantum circuit in which the evolution time t is identified with the parameters of the circuit. This facilitates computing the probability density as derivative of the cumulative function using parameter shift rules.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの2つの主要なアプローチはゲートベースの計算とアナログ計算である。 本研究では,1次元の確率分布を1つのアルゴリズム内で異なるタスクを実行するために,アナログとゲートベースの計算を併用する方法の実用的な例として挙げる。 特に、データセットの累積分布関数であるため、厳密な単調関数の適合を促進させる、断熱的進化モデル内のデータを符号化する戦略を提案する。 その後、トロッターバウンド法を用いて断熱的進化を量子回路に変換し、進化時間tを回路のパラメータと同定する。 これにより、パラメータシフト規則を用いた累積関数の微分としての確率密度の計算が容易となる。

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