論文の概要: Quantum Phase Estimation by Compressed Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07008v5
• Date: Mon, 23 Dec 2024 05:49:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:50:57.072945
• Title: Quantum Phase Estimation by Compressed Sensing
• Title（参考訳）: 圧縮センシングによる量子位相推定
• Authors: Changhao Yi, Cunlu Zhou, Jun Takahashi,
• Abstract要約: 圧縮センシングに基づく初期量子コンピュータのための新しいハイゼンベルク制限量子位相推定アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、合計ランタイム$mathcalO(epsilon-1textpolylog(epsilon-1))$で周波数を復元することができる。 また、より一般的な量子固有値推定問題(QEEP)を考察し、オフグリッド圧縮センシングがQEEPの解決の有力な候補であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As a signal recovery algorithm, compressed sensing is particularly useful when the data has low-complexity and samples are rare, which matches perfectly with the task of quantum phase estimation (QPE). In this work we present a new Heisenberg-limited QPE algorithm for early quantum computers based on compressed sensing. More specifically, given many copies of a proper initial state and queries to some unitary operators, our algorithm is able to recover the frequency with a total runtime $\mathcal{O}(\epsilon^{-1}\text{poly}\log(\epsilon^{-1}))$, where $\epsilon$ is the accuracy. Moreover, the maximal runtime satisfies $T_{\max}\epsilon \ll \pi$, which is comparable to the state of art algorithms, and our algorithm is also robust against certain amount of noise from sampling. We also consider the more general quantum eigenvalue estimation problem (QEEP) and show numerically that the off-grid compressed sensing can be a strong candidate for solving the QEEP.
• Abstract（参考訳）: 信号回復アルゴリズムとして、圧縮されたセンシングは、データが低複雑さでサンプルが希少である場合に特に有用であり、量子位相推定(QPE)のタスクと完全に一致する。 本研究では,圧縮センシングに基づく初期量子コンピュータのための新しいハイゼンベルク限定QPEアルゴリズムを提案する。 より具体的には、適切な初期状態の多くのコピーと、いくつかのユニタリ演算子へのクエリを考慮すれば、我々のアルゴリズムは、合計ランタイム$\mathcal{O}(\epsilon^{-1}\text{poly}\log(\epsilon^{-1}))$で周波数を復元することができる。 さらに、最大実行時間は、最先端のアルゴリズムに匹敵する$T_{\max}\epsilon \ll \pi$を満足する。 また、より一般的な量子固有値推定問題(QEEP)を考察し、オフグリッド圧縮センシングがQEEPの解決の有力な候補であることを示す。

関連論文リスト

• On the practicality of quantum sieving algorithms for the shortest vector problem [42.70026220176376]
  格子ベースの暗号は、量子後暗号の主要な候補の1つである。 量子攻撃に対する暗号セキュリティは、最短ベクトル問題(SVP)のような格子問題に基づいている SVPを解くための漸近的な量子スピードアップはGroverの探索に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:54:41Z)
• Classically estimating observables of noiseless quantum circuits [36.688706661620905]
  本稿では,ほとんどの量子回路上での任意の観測値の期待値を推定するための古典的アルゴリズムを提案する。 非古典的にシミュレート可能な入力状態やオブザーバブルの場合、予測値は、我々のアルゴリズムを関連する状態の古典的な影またはオブザーバブルで拡張することで推定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T08:44:33Z)
• Accelerated Quantum Amplitude Estimation without QFT [0.0]
  我々は、現在利用可能なアプローチと比較して優れた性能(より低い量子計算複雑性と高速な古典計算部分)を実現する量子振幅推定アルゴリズムを提唱した。 このアルゴリズムの正しさと量子計算複雑性に縛られる$O(frac1varepsilon)$は、正確な証明によって支持される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T18:49:11Z)
• Calculating response functions of coupled oscillators using quantum phase estimation [40.31060267062305]
  量子コンピュータを用いた結合型古典的高調波発振器系の周波数応答関数の推定問題について検討する。 提案する量子アルゴリズムは,標準的な$sスパース,オーラクルベースのクエリアクセスモデルで動作する。 そこで,本アルゴリズムの簡単な適応により,時間内に無作為な結束木問題を解くことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T15:28:37Z)
• Stochastic Quantum Sampling for Non-Logconcave Distributions and Estimating Partition Functions [13.16814860487575]
  非対数確率分布からサンプリングする量子アルゴリズムを提案する。 f$ は有限和 $f(x):= frac1Nsum_k=1N f_k(x)$ と書くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T17:55:32Z)
• Measuring the Loschmidt amplitude for finite-energy properties of the Fermi-Hubbard model on an ion-trap quantum computer [27.84599956781646]
  本稿では,現在の量子コンピュータ上での量子古典的時系列アルゴリズムの動作について検討する。 具体的には,Fermi-Hubbardモデルに対するLoschmidt振幅をQuantinuum H2-1トラップイオンデバイス上の16$site ladder geometry(32軌道)で測定する。 有限エネルギーにおける局所観測可能量の期待値を測定することにより、量子古典アルゴリズムの完全動作に対する雑音の影響を数値解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T11:59:36Z)
• Even shorter quantum circuit for phase estimation on early fault-tolerant quantum computers with applications to ground-state energy estimation [5.746732081406236]
  異なる特徴を持つ位相推定法を開発した。 アルゴリズムの総コストは、ハイゼンベルク制限スケーリング$widetildemathcalO(epsilon-1)$を満たす。 我々のアルゴリズムは、初期のフォールトトレラント量子コンピュータで位相推定タスクを行う際の回路深さを著しく削減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T03:15:40Z)
• Quantum Algorithms for Sampling Log-Concave Distributions and Estimating Normalizing Constants [8.453228628258778]
  我々は,対数凹分布をサンプリングし,正規化定数を推定するための量子アルゴリズムを開発した。 我々はモンテカルロ法と量子ウォークの量子アナログを利用する。 また、正規化定数を推定するための1/epsilon1-o(1)$量子下界も証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T19:10:43Z)
• Analyzing Prospects for Quantum Advantage in Topological Data Analysis [35.423446067065576]
  我々は、トポロジカルデータ解析のための改良された量子アルゴリズムを解析し、最適化する。 超二次量子スピードアップは乗法誤差近似をターゲットとする場合にのみ可能であることを示す。 数百億のトフォリを持つ量子回路は、古典的に難解なインスタンスを解くことができると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:56:15Z)
• Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
  本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。 我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)

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。