論文の概要: Generalized Quantum Signal Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01501v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 01:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 15:26:47.910079
- Title: Generalized Quantum Signal Processing
- Title(参考訳): 一般化量子信号処理
- Authors: Danial Motlagh and Nathan Wiebe
- Abstract要約: 本稿では、一般的なSU(2)回転を信号処理演算子として用いた一般化量子信号処理手法を提案する。
我々のアプローチは、達成可能な変換の族に対するすべての実用的な制限を持ち上げ、残りの唯一の条件は、$|P|leq 1$である。
P$しか知られていない場合、我々は1分以内で識別できる効率的なGPU最適化を提供し、それに対応する$Q$は107$である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.266512000865131
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Signal Processing (QSP) and Quantum Singular Value Transformation
(QSVT) currently stand as the most efficient techniques for implementing
functions of block encoded matrices, a central task that lies at the heart of
most prominent quantum algorithms. However, current QSP approaches face several
challenges, such as the restrictions imposed on the family of achievable
polynomials and the difficulty of calculating the required phase angles for
specific transformations. In this paper, we present a Generalized Quantum
Signal Processing (GQSP) approach, employing general SU(2) rotations as our
signal processing operators, rather than relying solely on rotations in a
single basis. Our approach lifts all practical restrictions on the family of
achievable transformations, with the sole remaining condition being that
$|P|\leq 1$, a restriction necessary due to the unitary nature of quantum
computation. Furthermore, GQSP provides a straightforward recursive formula for
determining the rotation angles needed to construct the polynomials in cases
where $P$ and $Q$ are known. In cases where only $P$ is known, we provide an
efficient optimization algorithm capable of identifying in under a minute of
GPU time, a corresponding $Q$ for polynomials of degree on the order of $10^7$.
We further illustrate GQSP simplifies QSP-based strategies for Hamiltonian
simulation, offer an optimal solution to the $\epsilon$-approximate fractional
query problem that requires $O(\frac{1}{\delta} +
\log(\large\frac{1}{\epsilon}))$ queries to perform where $O(1/\delta)$ is a
proved lower bound, and introduces novel approaches for implementing bosonic
operators. Moreover, we propose a novel framework for the implementation of
normal matrices, demonstrating its applicability through the development of a
new convolution algorithm that runs in $O(d \log{N} + \log^2N)$ 1 and 2-qubit
gates for a filter of lengths $d$.
- Abstract(参考訳): 量子信号処理(QSP)と量子特異値変換(QSVT)は現在、最も著名な量子アルゴリズムの中心にあるブロック符号化行列の関数を実装するための最も効率的な手法である。
しかし、現在のqspアプローチは、達成可能な多項式の族に課される制限や、特定の変換に必要な位相角を計算することの難しさなど、いくつかの課題に直面している。
本稿では,一般化量子信号処理(gqsp)の手法を提案する。
提案手法は,量子計算のユニタリ性による制約である$|P|\leq 1$を唯一の条件として,達成可能な変換の族に対する実効的な制限を解き放つ。
さらに、GQSPは、$P$と$Q$が知られている場合に多項式を構成するのに必要な回転角を決定するための簡単な再帰公式を提供する。
p$が知られている場合、私たちは1分以内のgpu時間で識別できる効率的な最適化アルゴリズムを提供し、それに対応する次数の多項式に対して10^7$の順番でq$を提供します。
さらに、gqspはハミルトニアンシミュレーションのためのqspベースの戦略を単純化し、$o(\frac{1}{\delta} + \log(\large\frac{1}{\epsilon}))$クエリを必要とする$\epsilon$-approximate fractional query問題に対する最適な解を提供し、$o(1/\delta)$が証明された下界である場合を実行するために、bosonic operatorを実装するための新しいアプローチを導入する。
さらに、通常の行列の実装のための新しいフレームワークを提案し、長さのフィルタに対して$O(d \log{N} + \log^2N)$ 1 および 2-qubit ゲートで動作する新しい畳み込みアルゴリズムを開発し、その適用性を実証する。
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