論文の概要: Learning t-doped stabilizer states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15398v1
- Date: Wed, 24 May 2023 17:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 13:42:37.276924
- Title: Learning t-doped stabilizer states
- Title（参考訳）: tドープ安定化状態の学習
- Authors: Lorenzo Leone, Salvatore F. E. Oliviero and Alioscia Hamma
- Abstract要約: 非クリフォードゲートの有限個のtをドープしたクリフォード回路を用いて,計算ベース状態から得られる学習状態を対象とした学習アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは複雑さのリソースである$O(exp(t)poly(n))$を必要とし、指数関数的に小さな失敗の確率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a learning algorithm aimed at learning states
obtained from computational basis states by Clifford circuits doped with a
finite number t of non-Clifford gates. To tackle this problem, we introduce a
novel algebraic framework for t-doped stabilizer states by utilizing tools from
stabilizer entropy. Leveraging this new structure, we develop an algorithm that
uses sampling from the distribution obtained by squaring expectation values of
Pauli operators that can be obtained by Bell sampling on the state and its
conjugate in the computational basis. The algorithm requires resources of
complexity $O(\exp(t)\poly(n))$ and exhibits an exponentially small probability
of failure.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非クリフォードゲートの有限数tをドープしたクリフォード回路により計算基底状態から得られた学習状態を対象とした学習アルゴリズムを提案する。
そこで本研究では, 安定性エントロピーのツールを用いて, t-ドープ安定化状態の代数的枠組みを提案する。
そこで本研究では, 状態のベルサンプリングによって得られるポーリ作用素の期待値と, その共役を計算ベースで求めることで得られる分布からのサンプリングを用いるアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは複雑さのリソースである$O(\exp(t)\poly(n))$を必要とし、指数的に小さな失敗の確率を示す。
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