論文の概要: Efficient quantum amplitude encoding of polynomial functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10917v2
- Date: Tue, 22 Aug 2023 14:59:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 20:27:39.599025
- Title: Efficient quantum amplitude encoding of polynomial functions
- Title(参考訳): 多項式関数の効率的な量子振幅符号化
- Authors: Javier Gonzalez-Conde, Thomas W. Watts, Pablo Rodriguez-Grasa and
Mikel Sanz
- Abstract要約: 実関数を一様に符号化する2つの効率的な方法を提案し比較する。
このケースは、閉区間上の任意の連続函数がソルバ関数によって任意の精度で近似できるので、特別な関係を持つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Loading functions into quantum computers represents an essential step in
several quantum algorithms, such as quantum partial differential equation
solvers. Therefore, the inefficiency of this process leads to a major
bottleneck for the application of these algorithms. Here, we present and
compare two efficient methods for the amplitude encoding of real polynomial
functions. This case holds special relevance, as any continuous function on a
closed interval can be uniformly approximated with arbitrary precision by a
polynomial function. The first approach relies on the matrix product state
representation. We study and benchmark the approximations of the target state
when the bond dimension is assumed to be small. The second algorithm combines
two subroutines. Initially we encode the linear function into the quantum
registers with a swallow sequence of multi-controlled gates that loads the
linear function's Hadamard-Walsh series coefficients. Applying the inverse
discrete Hadamard-Walsh transform transforms the series coefficients into an
amplitude encoding of the linear function. Then, we use this construction as a
building block to achieve a $\mathcal{O}(n)$ block encoding of the amplitudes
corresponding to the linear function and apply the quantum singular value
transformation that implements a polynomial transformation to the block
encoding of the amplitudes. Additionally, we explore how truncating the
Hadamard-Walsh series of the linear function affects the final fidelity of the
target state, reporting high fidelities with minimal resources.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータへの関数のロードは、量子偏微分方程式解法のようないくつかの量子アルゴリズムにおいて重要なステップである。
したがって、このプロセスの非効率性は、これらのアルゴリズムの適用に大きなボトルネックをもたらす。
本稿では,実多項式関数の振幅符号化のための2つの効率的な手法を提示・比較する。
この場合、閉区間上の任意の連続函数は多項式関数によって任意の精度で一様に近似できるので、特別な関係を持つ。
最初のアプローチは行列積の状態表現に依存する。
結合次元が小さいと仮定された場合の目標状態の近似について検討およびベンチマークを行った。
2つ目のアルゴリズムは2つのサブルーチンを組み合わせる。
まず、線形関数のハダマール・ウォルシュ級数係数をロードするマルチコントロールゲートのスワップシーケンスを持つ量子レジスタに線形関数を符号化する。
逆離散アダマール=ウォルシュ変換を適用すると、級数係数は線形関数の振幅符号化に変換される。
次に、この構成をビルディングブロックとして使用して、線形関数に対応する振幅の$\mathcal{O}(n)$ブロック符号化を実現し、振幅のブロック符号化に多項式変換を実装する量子特異値変換を適用する。
さらに,線形関数のアダマール・ワルシュ級数列が対象状態の最終忠実性にどのように影響するかを考察し,最小の資源で高いフィディティを報告した。
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