論文の概要: Randomized semi-quantum matrix processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11824v2
- Date: Mon, 11 Sep 2023 10:11:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 19:17:07.385894
- Title: Randomized semi-quantum matrix processing
- Title(参考訳): ランダム化半量子行列処理
- Authors: Allan Tosta, Thais de Lima Silva, Giancarlo Camilo, Leandro Aolita
- Abstract要約: 汎用行列関数のモンテカルロシミュレーションのためのハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、初期のフォールトトレラント量子線型代数アプリケーションへの経路を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computers have the potential to speed-up important matrix-arithmetic
tasks. A prominent framework for that is the quantum singular-value
transformation (QSVT) formalism, which uses Chebyshev approximations and
coherent access to the input matrix via a unitary block encoding to design a
target matrix function. Nonetheless, physical implementations for useful
end-user applications require large-scale fault-tolerant quantum computers.
Here, we present a hybrid quantum-classical framework for Monte-Carlo
simulation of generic matrix functions more amenable to early fault-tolerant
quantum hardware. Serving from the ideas of QSVT, we randomize over the
Chebyshev polynomials while keeping the matrix oracle quantum. The method is
assisted by a variant of the Hadamard test that removes the need for
post-selection. As a result, it features a similar statistical overhead to the
fully quantum case of standard QSVT and does not incur any circuit depth
degradation. On the contrary, the average circuit depth is shown to get
smaller, yielding equivalent reductions of noise sensitivity, as we explicitly
show for depolarizing noise and coherent errors. We apply our technique to four
specific use cases: partition-function estimation via quantum Markov-chain
Monte Carlo and via imaginary-time evolution; end-to-end linear system solvers;
and ground-state energy estimation. For these cases, we prove advantages on
average depths, including quadratic speed-ups on costly parameters and even the
removal of the approximation-error dependence. All in all, our framework
provides a pathway towards early fault-tolerant quantum linear algebra
applications.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータは重要な行列解析タスクを高速化する可能性がある。
量子特異値変換(QSVT、quantum singular-value transformation)は、チェビシェフ近似と一意ブロック符号化による入力行列へのコヒーレントアクセスを用いて、ターゲット行列関数を設計する形式である。
それでも、有用なエンドユーザーアプリケーションのための物理実装には、大規模なフォールトトレラント量子コンピュータが必要である。
本稿では,初期のフォールトトレラント量子ハードウェアよりも汎用行列関数のモンテカルロシミュレーションのためのハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
QSVTの考え方から、行列オラクル量子を維持しながらチェビシェフ多項式をランダム化する。
この方法は、選択後の必要性を取り除くアダマールテストの亜種によって補助される。
結果として、標準QSVTの完全量子の場合と同様の統計的オーバーヘッドを特徴とし、回路深さの劣化は生じない。
逆に、平均回路深さは小さくなり、ノイズの非分極化やコヒーレントエラーを明示的に示すように、ノイズ感度が同等に低下することが示された。
本手法は,量子マルコフ連鎖モンテカルロと仮想時間発展によるパーティショニング関数推定,エンドツーエンド線形系解法,基底状態エネルギー推定の4つのユースケースに適用する。
これらの場合、コストのかかるパラメータの2次高速化や近似誤差依存の除去など、平均深度に対する利点を実証する。
全体として、我々のフレームワークは、初期のフォールトトレラント量子線型代数アプリケーションへの経路を提供する。
関連論文リスト
- Mitigating Errors on Superconducting Quantum Processors through Fuzzy
Clustering [38.02852247910155]
新しいQuantum Error Mitigation(QEM)技術では、Fizzy C-Meansクラスタリングを使用して測定エラーパターンを特定できる。
実 NISQ 5-qubit 量子プロセッサのサブセットとして得られた 2-qubit レジスタ上で,この手法の原理的検証を報告する。
我々は、FCMベースのQEM技術により、単一および2ビットゲートベースの量子回路の期待値が合理的に改善できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T14:02:45Z) - Real-time error mitigation for variational optimization on quantum
hardware [45.935798913942904]
VQCを用いた量子チップ上の関数の適合を支援するために,RTQEM(Real Time Quantum Error Mitigation)アルゴリズムを定義する。
我々のRTQEMルーチンは、損失関数の破損を減らすことにより、VQCのトレーニング性を向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T19:00:01Z) - Pre-optimizing variational quantum eigensolvers with tensor networks [1.4512477254432858]
VQEをシミュレートすることで、パラメータ化量子回路のよい開始パラメータを求める手法を提示し、ベンチマークする。
最大32キュービットのシステムサイズを持つ1Dと2DのFermi-Hubbardモデルに適用する。
2Dでは、VTNEが検出するパラメータは開始構成よりもはるかに低いエネルギーであり、これらのパラメータから開始するVQEは、与えられたエネルギーに降り着くためには、自明に少ない演算を必要とすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:57:58Z) - Minimizing the negativity of quantum circuits in overcomplete
quasiprobability representations [0.6428333375712125]
本稿では,量子回路の準確率表現に対する全負性度を最小化する手法を開発する。
我々のアプローチには、等価な準確率ベクトルに対する最適化と、過剰完全性のために現れる行列の両方が含まれる。
また,フレーム寸法の増大とゲートマージ手法の適用により,ノイズの多いレンガ壁ランダム回路の負性最小化についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T08:02:00Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T22:01:49Z) - Quantum Speedup for Higher-Order Unconstrained Binary Optimization and
MIMO Maximum Likelihood Detection [2.5272389610447856]
実数値の高次非制約二項最適化問題をサポートする量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,古典的領域におけるクエリの複雑さを低減し,量子領域における2次高速化を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T00:14:49Z) - Dequantizing the Quantum Singular Value Transformation: Hardness and
Applications to Quantum Chemistry and the Quantum PCP Conjecture [0.0]
量子特異値変換は効率的に「等化」できることを示す。
逆多項式精度では、同じ問題がBQP完全となることを示す。
また、この分位化手法が中心量子PCPの進展にどう役立つかについても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T12:50:13Z) - Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。
本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。
提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T17:59:55Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T20:58:41Z) - Variational Quantum Singular Value Decomposition [8.145223158030259]
特異値分解のための変分量子アルゴリズム(VQSVD)を提案する。
特異値の変動原理とKy Fan Theoremを利用して、2つの量子ニューラルネットワークが特異ベクトルを学習し、対応する特異値を出力するように、新しい損失関数を設計する。
我々の研究は、Hermitianデータのみを扱う従来のプロトコルを超えて、量子情報処理のための新しい道を探究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T15:32:08Z) - 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。