論文の概要: Quantum Dynamic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09187v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 06:29:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:45:46.330471
• 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ステップ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、広い種類の固定点量子再帰の回路深さを指数関数的に減少させる。 我々は、Groverの探索の変種、量子想像時間進化、Schmidtに基づく量子状態の鮮明な準備のための新しいプロトコルを含む、いくつかの量子再帰に対する量子動的プログラミングの応用について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce a quantum extension of dynamic programming, a fundamental computational method that efficiently solves recursive problems using memory. Our innovation lies in showing how to coherently generate recursion step unitaries by using memorized intermediate quantum states. Quantum dynamic programming achieves an exponential reduction in circuit depth for a broad class of fixed-point quantum recursions, though this comes at the cost of increased circuit width. Interestingly, the trade-off becomes more favourable when the initial state is pure. By hybridizing our approach with a conventional memoryless one, we can flexibly balance circuit depth and width to optimize performance on quantum devices with fixed hardware constraints. Finally, we showcase applications of quantum dynamic programming to several quantum recursions, including a variant of Grover's search, quantum imaginary-time evolution, and a new protocol for obliviously preparing a quantum state in its Schmidt basis.
• 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的な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、広い種類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が、これは回路幅の増大によるものである。 興味深いことに、初期状態が純粋な場合、トレードオフはより有利になる。 従来のメモリレスの手法をハイブリッド化することで、回路の深さと幅を柔軟にバランスさせ、固定ハードウェア制約のある量子デバイスの性能を最適化することができる。 最後に、Groverの探索の変種、量子想像時間進化、Schmidtに基づく量子状態の鮮明な準備のための新しいプロトコルなど、量子動的プログラミングのいくつかの量子再帰への応用を紹介した。

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