論文の概要: A generalized framework for quantum state discrimination, hybrid
algorithms, and the quantum change point problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04023v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 03:42:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 16:17:13.640531
- Title: A generalized framework for quantum state discrimination, hybrid
algorithms, and the quantum change point problem
- Title（参考訳）: 量子状態判別のための一般化されたフレームワーク、ハイブリッドアルゴリズム、および量子変化点問題
- Authors: Ankith Mohan, Jamie Sikora and Sarvagya Upadhyay
- Abstract要約: 半定値計画法に基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案し、状態が純粋で効率的な回路を持つ場合の最大報酬を計算する。
量子状態の列が与えられた場合、量子状態が変化したときの時間ステップを決定する量子変化点同定問題に対して、現在可能なアルゴリズムを与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4683494246563606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum state discrimination is a central task in many quantum computing
settings where one wishes to identify what quantum state they are holding. We
introduce a framework that generalizes many of its variants and present a
hybrid quantum-classical algorithm based on semidefinite programming to
calculate the maximum reward when the states are pure and have efficient
circuits. To this end, we study the (not necessarily linearly independent) pure
state case and reduce the standard SDP problem size from $2^n L$ to $N L$ where
$n$ is the number of qubits, $N$ is the number of states, and $L$ is the number
of possible guesses (typically $L = N$). As an application, we give
now-possible algorithms for the quantum change point identification problem
which asks, given a sequence of quantum states, determine the time steps when
the quantum states changed. With our reductions, we are able to solve SDPs for
problem sizes of up to $220$ qubits in about $8$ hours and we also give
heuristics which speed up the computations.
- Abstract（参考訳）: 量子状態の識別は、保持している量子状態の特定を希望する多くの量子コンピューティング設定において中心的なタスクである。
我々は,その変種の多くを一般化するフレームワークを導入し,半定値プログラミングに基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案し,状態が純粋で効率的な回路を持つ場合の最大報酬を計算する。
この目的のために、(必ずしも線形独立ではない)純粋な状態の場合を調査し、標準的なSDP問題のサイズを2^n L$から$N L$に減らし、$n$はクォービットの数、$N$は状態の数、$L$は推測可能な数(通常$L = N$)である。
例えば、量子状態のシーケンスが与えられたとき、量子状態が変化したときの時間ステップを決定する量子変化点識別問題に対して、現在考えられるアルゴリズムを与える。
削減により、約8ドル(約880円)で最大220ドル(約2万2000円)の量子ビットのSDPを解くことができ、計算を高速化するヒューリスティックスも提供します。
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