論文の概要: Quantum Dynamic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09187v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 08:59:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:16:56.414909
• Title: Quantum Dynamic Programming
• Title（参考訳）: 量子動的プログラミング
• Authors: Jeongrak Son, Marek Gluza, Ryuji Takagi, Nelly H. Y. Ng,
• Abstract要約: 記憶された中間量子状態を用いて再帰ステップのユニタリをコヒーレントに生成する方法を示す。 量子力学プログラミングは、多数の固定点量子再帰に対して回路深さを指数関数的に減少させる。 我々は、最近提案された対角化のための二重ブラケット量子アルゴリズムに量子力学プログラミングを適用し、シュミット基底における量子状態の鮮明な準備のための新しいプロトコルを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a quantum extension of dynamic programming, a fundamental computational method for efficiently solving recursive problems using memory. Our innovation lies in showing how to coherently generate unitaries of recursion steps using memorized intermediate quantum states. We find that quantum dynamic programming yields an exponential reduction in circuit depth for a large class of fixed-point quantum recursions, including a known recursive variant of the Grover's search. Additionally, we apply quantum dynamic programming to a recently proposed double-bracket quantum algorithm for diagonalization to obtain a new protocol for obliviously preparing a quantum state in its Schmidt basis, providing a potential pathway for revealing entanglement structures of unknown quantum states.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メモリを用いた再帰問題の解法として,動的プログラミングの量子拡張を導入する。 我々の革新は、記憶された中間量子状態を用いて再帰ステップのユニタリをコヒーレントに生成する方法を示すことである。 量子力学プログラミングは、Groverの探索の既知の再帰変種を含む、多数の固定点量子再帰に対して、回路深さが指数関数的に減少することを発見した。 さらに、最近提案された対角化のための二重ブラケット量子アルゴリズムに量子力学プログラミングを適用し、そのシュミット基底における量子状態の鮮明な準備のための新しいプロトコルを得るとともに、未知の量子状態の絡み合い構造を明らかにするための潜在的経路を提供する。

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