論文の概要: Classical shadows meet quantum optimal mass transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08426v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 14:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 14:22:34.345506
- Title: Classical shadows meet quantum optimal mass transport
- Title(参考訳): 古典的影は量子最適質量輸送を満たす
- Authors: Giacomo De Palma, Tristan Klein, Davide Pastorello
- Abstract要約: 学習すべき状態のO(log n)コピーを測定した古典的影は,提案した距離に対して正確な推定値であることを示す。
量子生成逆数ネットワークに適用し、学習すべき状態への量子アクセスは、そのような状態に関する事前情報がある場合にのみ有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.604003661048267
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical shadows constitute a protocol to estimate the expectation values of
a collection of M observables acting on O(1) qubits of an unknown n-qubit state
with a number of measurements that is independent of n and that grows only
logarithmically with M. We propose a local variant of the quantum Wasserstein
distance of order 1 of [De Palma et al., IEEE Trans. Inf. Theory 67, 6627
(2021)] and prove that the classical shadow obtained measuring O(log n) copies
of the state to be learned constitutes an accurate estimate with respect to the
proposed distance. We apply the results to quantum generative adversarial
networks, showing that quantum access to the state to be learned can be useful
only when some prior information on such state is available.
- Abstract(参考訳): Classical shadows constitute a protocol to estimate the expectation values of a collection of M observables acting on O(1) qubits of an unknown n-qubit state with a number of measurements that is independent of n and that grows only logarithmically with M. We propose a local variant of the quantum Wasserstein distance of order 1 of [De Palma et al., IEEE Trans. Inf. Theory 67, 6627 (2021)] and prove that the classical shadow obtained measuring O(log n) copies of the state to be learned constitutes an accurate estimate with respect to the proposed distance.
量子生成逆数ネットワークに適用し、学習すべき状態への量子アクセスは、そのような状態に関する事前情報がある場合にのみ有効であることを示す。
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