論文の概要: Quantum State Preparation for Probability Distributions with Mirror Symmetry Using Matrix Product States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16729v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 13:03:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 20:03:02.335695
- Title: Quantum State Preparation for Probability Distributions with Mirror Symmetry Using Matrix Product States
- Title(参考訳): マトリックス生成物状態を用いたミラー対称性による確率分布の量子状態生成
- Authors: Yuichi Sano, Ikko Hamamura,
- Abstract要約: 確率分布を量子状態にロードするための量子回路は、物理学、金融工学、機械学習で使われる量子アルゴリズムにおいて必須のサブルーチンである。
行列積状態を用いたミラー対称性を持つ確率分布のための新しい量子状態生成法を提案する。
本手法は,確率分布の絡み合いを低減し,行列積状態による近似の精度を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum circuits for loading probability distributions into quantum states are essential subroutines in quantum algorithms used in physics, finance engineering, and machine learning. The ability to implement these with high accuracy in shallow quantum circuits is a critical issue. We propose a novel quantum state preparation method for probability distribution with mirror symmetry using matrix product states. By considering mirror symmetry, our method reduces the entanglement of probability distributions and improves the accuracy of approximations by matrix product states. As a result, we improved the accuracy by two orders of magnitude over existing methods using matrix product states. Our approach, characterized by a shallow quantum circuit primarily comprising nearest-neighbor qubit gates and linear scalability with qubit count, is highly advantageous for noisy quantum devices. Also, our experimental findings reveal that the approximation accuracy in tensor networks depends heavily on the bond dimension, with minimal reliance on the number of qubits. Our method is experimentally demonstrated for a normal distribution encoded into 10 and 20 qubits on a real quantum processor.
- Abstract(参考訳): 確率分布を量子状態にロードするための量子回路は、物理学、金融工学、機械学習で使われる量子アルゴリズムにおいて必須のサブルーチンである。
浅い量子回路でこれらを高精度に実装する能力は重要な問題である。
行列積状態を用いたミラー対称性を持つ確率分布のための新しい量子状態生成法を提案する。
ミラー対称性を考慮することにより,確率分布の絡み合いを低減し,行列積状態による近似の精度を向上させる。
その結果,行列積状態を用いた既存手法よりも2桁精度が向上した。
提案手法は, 近接量子ビットゲートを主成分とする浅量子回路と, 量子ビット数による線形スケーラビリティを特徴とし, ノイズの多い量子デバイスには非常に有利である。
また, 実験結果から, テンソルネットワークの近似精度は結合寸法に大きく依存し, 量子ビット数にはほとんど依存しないことが明らかとなった。
本手法は実量子プロセッサ上で10量子ビットと20量子ビットに符号化された正規分布に対して実験的に実証される。
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