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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03761v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 08:28:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:44.029258
• 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: 量子プロセス変換タスクにおいて,量子コムの潜在能力を最大限に活用するためのPQCombを提案する。 未知のキュービットユニタリ進化の時間反転シミュレーションのための2つの合理化プロトコルを提案する。 また、PQCombを拡張して、量子ユニタリ変換とチャネル識別の問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.14510296131348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum combs play a vital role in characterizing and transforming quantum processes, with wide-ranging applications in quantum information processing. However, obtaining the explicit quantum circuit for the desired quantum comb remains a challenging problem. We propose PQComb, a novel framework that employs parameterized quantum circuits (PQCs) or quantum neural networks to harness the full potential of quantum combs for diverse quantum process transformation tasks. This method is well-suited for near-term quantum devices and can be applied to various tasks in quantum machine learning. As a notable application, we present two streamlined protocols for the time-reversal simulation of unknown qubit unitary evolutions, reducing the ancilla qubit overhead from six to three compared to the previous best-known method. We also extend PQComb to solve the problems of qutrit unitary transformation and channel discrimination. Furthermore, we demonstrate the hardware efficiency and robustness of our qubit unitary inversion protocol under realistic noise simulations of IBM-Q superconducting quantum hardware, yielding a significant improvement in average similarity over the previous protocol under practical regimes. PQComb's versatility and potential for broader applications in quantum machine learning pave the way for more efficient and practical solutions to complex quantum tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子コムは量子プロセスの特徴付けと変換において重要な役割を担い、量子情報処理に広く応用されている。 しかし、所望の量子コムに対して明示的な量子回路を得ることは、依然として難しい問題である。 PQCombは、パラメータ化量子回路(PQC)または量子ニューラルネットワークを用いて、様々な量子プロセス変換タスクに量子コムの潜在能力を最大限に活用する新しいフレームワークである。 この方法は、短期量子デバイスに適しており、量子機械学習の様々なタスクに適用することができる。 特筆すべき応用として、未知の量子ビットのユニタリ進化の時間反転シミュレーションのための2つの合理化プロトコルを提示し、以前の最もよく知られた方法と比較して、アンシラ量子ビットのオーバーヘッドを6から3に減らした。 また、PQCombを拡張して、量子ユニタリ変換とチャネル識別の問題を解決する。 さらに、IBM-Q超伝導量子ハードウェアの現実的なノイズシミュレーションにより、量子ビットユニタリ反転プロトコルのハードウェア効率とロバスト性を実証し、実用的条件下での以前のプロトコルよりも平均的類似性を著しく改善した。 PQCombの汎用性と量子機械学習の幅広い応用の可能性は、複雑な量子タスクに対するより効率的で実用的なソリューションの道を開く。

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