論文の概要: Towards enhancing quantum expectation estimation of matrices through partial Pauli decomposition techniques and post-processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17640v2
- Date: Mon, 6 May 2024 06:18:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 23:45:49.756423
- Title: Towards enhancing quantum expectation estimation of matrices through partial Pauli decomposition techniques and post-processing
- Title（参考訳）: パウリ部分分解法と後処理による行列の量子期待推定の高度化に向けて
- Authors: Dingjie Lu, Yangfan Li, Dax Enshan Koh, Zhao Wang, Jun Liu, Zhuangjian Liu,
- Abstract要約: 本稿では,量子コンピュータ上でのmathbbC2ntimes 2n$における任意の$n$-qubit行列の期待値を推定するためのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.532969638222725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce an approach for estimating the expectation values of arbitrary $n$-qubit matrices $M \in \mathbb{C}^{2^n\times 2^n}$ on a quantum computer. In contrast to conventional methods like the Pauli decomposition that utilize $4^n$ distinct quantum circuits for this task, our technique employs at most $2^n$ unique circuits, with even fewer required for matrices with limited bandwidth. Termed the \textit{partial Pauli decomposition}, our method involves observables formed as the Kronecker product of a single-qubit Pauli operator and orthogonal projections onto the computational basis. By measuring each such observable, one can simultaneously glean information about $2^n$ distinct entries of $M$ through post-processing of the measurement counts. This reduction in quantum resources is especially crucial in the current noisy intermediate-scale quantum era, offering the potential to accelerate quantum algorithms that rely heavily on expectation estimation, such as the variational quantum eigensolver and the quantum approximate optimization algorithm.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上での任意の$n$-qubit行列の期待値を$M \in \mathbb{C}^{2^n\times 2^n}$で推定する手法を提案する。
この処理に4^n$の異なる量子回路を用いたパウリ分解のような従来の手法とは対照的に、我々の手法は最低でも2^n$のユニークな回路を採用しており、帯域幅が限られている行列にはさらに少ない。
この方法では、単量子パウリ作用素のクロネッカー積として形成された可観測関数と、計算基底への直交射影が関係する。
このような可観測性の測定により、測定数の後処理により、$M$の2^n$の異なるエントリに関する情報を同時に収集することができる。
この量子資源の減少は、変分量子固有解法や量子近似最適化アルゴリズムのような予測推定に大きく依存する量子アルゴリズムを加速する能力を提供する、現在のノイズの多い中間量子時代において特に重要である。
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