論文の概要: Parameterized quantum comb and simpler circuits for reversing unknown qubit-unitary operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03761v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 14:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 14:45:46.554734
• Title: Parameterized quantum comb and simpler circuits for reversing unknown qubit-unitary operations
• Title（参考訳）: パラメータ化量子コムと未知の量子ビット単位演算の逆転回路
• Authors: Yin Mo, Lei Zhang, Yu-Ao Chen, Yingjian Liu, Tengxiang Lin, Xin Wang
• Abstract要約: PQCombは、パラメータ化された量子回路を利用して量子コムの能力を探索するフレームワークである。 我々は、アンシラ量子ビットのオーバーヘッドを6から3に削減する未知の量子ビットユニタリインバージョンのためのプロトコルを開発する。 量子コンピューティングと量子情報におけるより広範なPQComb応用の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.630679964089696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum comb is an essential tool for characterizing complex quantum protocols in quantum information processing. In this work, we introduce PQComb, a framework leveraging parameterized quantum circuits to explore the capabilities of quantum combs for general quantum process transformation tasks and beyond. By optimizing PQComb for time-reversal simulations of unknown unitary evolutions, we develop a simpler protocol for unknown qubit unitary inversion that reduces the ancilla qubit overhead from 6 to 3 compared to the existing method in [Yoshida, Soeda, Murao, PRL 131, 120602, 2023]. This demonstrates the utility of quantum comb structures and showcases PQComb's potential for solving complex quantum tasks. Our results pave the way for broader PQComb applications in quantum computing and quantum information, emphasizing its versatility for tackling diverse problems in quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子コムは、量子情報処理において複雑な量子プロトコルを特徴付けるための必須のツールである。 本稿では、パラメータ化量子回路を利用したPQCombを紹介し、一般的な量子プロセス変換タスクの量子コムの能力を探究する。 未知のユニタリ進化の時間反転シミュレーションにPQCombを最適化することにより,[吉田, 添田, 村尾, PRL 131, 120602, 2023] の既存手法と比較して, アンシラキュービットオーバーヘッドを6から3に低減する,未知のユニタリ・インバージョンのための単純なプロトコルを開発した。 これは量子コム構造の有用性を示し、複雑な量子タスクを解くためのPQCombのポテンシャルを示す。 我々の結果は、量子コンピューティングと量子情報におけるより広範なPQComb応用の道を開き、量子機械学習における様々な問題に対処する汎用性を強調した。

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