論文の概要: Quantum approximated cloning-assisted density matrix exponentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11751v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 13:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:51:58.146362
• Title: Quantum approximated cloning-assisted density matrix exponentiation
• Title（参考訳）: 量子近似クローニング支援密度行列指数
• Authors: Pablo Rodriguez-Grasa, Ruben Ibarrondo, Javier Gonzalez-Conde, Yue Ban, Patrick Rebentrost and Mikel Sanz
• Abstract要約: ハミルトンシミュレーション技術は、行列の量子コンピュータへのロードを可能にする。 本稿では,不完全な量子コピーを導入して非閉鎖定理を回避する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical information loading is an essential task for many processing quantum algorithms, constituting a cornerstone in the field of quantum machine learning. In particular, the embedding techniques based on Hamiltonian simulation techniques enable the loading of matrices into quantum computers. A representative example of these methods is the Lloyd-Mohseni-Rebentrost protocol, which efficiently implements matrix exponentiation when multiple copies of a quantum state are available. However, this is a quite ideal set up, and in a realistic scenario, the copies are limited and the non-cloning theorem prevents from producing more exact copies in order to increase the accuracy of the protocol. Here, we propose a method to circumvent this limitation by introducing imperfect quantum copies that significantly enhance the performance of previous proposals.
• Abstract（参考訳）: 古典的情報読み込みは多くの量子アルゴリズムにとって必須のタスクであり、量子機械学習の分野における基礎をなす。 特に、ハミルトンシミュレーション技術に基づく埋め込み技術は、量子コンピュータへの行列のロードを可能にする。 これらの手法の代表的な例としてロイド・モーゼニ・レベントロストプロトコルがあり、量子状態の複数のコピーが利用可能であれば行列指数を効率的に実装する。 しかし、これは非常に理想的な設定であり、現実的なシナリオではコピーは制限され、非クローニング定理はプロトコルの精度を高めるためにより正確なコピーを生成することができない。 本稿では,従来の提案手法の性能を大幅に向上させる不完全な量子コピーを導入することで,この制限を回避する方法を提案する。

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