論文の概要: Agnostic Tomography of Stabilizer Product States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03813v2
- Date: Tue, 08 Oct 2024 06:05:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:29:02.476294
- Title: Agnostic Tomography of Stabilizer Product States
- Title(参考訳): 安定化剤製品状態のアグノスティック・トモグラフィ
- Authors: Sabee Grewal, Vishnu Iyer, William Kretschmer, Daniel Liang,
- Abstract要約: クラス $mathcalC$ of $n$-qubit 安定化器状態に対する効率的な非依存トモグラフィーアルゴリズムを提案する。
我々は少なくとも$mathcalC$の任意の状態と近似する状態の簡潔な記述を出力する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.43123403062068827
- License:
- Abstract: We define a quantum learning task called agnostic tomography, where given copies of an arbitrary state $\rho$ and a class of quantum states $\mathcal{C}$, the goal is to output a succinct description of a state that approximates $\rho$ at least as well as any state in $\mathcal{C}$ (up to some small error $\varepsilon$). This task generalizes ordinary quantum tomography of states in $\mathcal{C}$ and is more challenging because the learning algorithm must be robust to perturbations of $\rho$. We give an efficient agnostic tomography algorithm for the class $\mathcal{C}$ of $n$-qubit stabilizer product states. Assuming $\rho$ has fidelity at least $\tau$ with a stabilizer product state, the algorithm runs in time $n^{O(1 + \log(1/\tau))} / \varepsilon^2$. This runtime is quasipolynomial in all parameters, and polynomial if $\tau$ is a constant.
- Abstract(参考訳): ここでは、任意の状態 $\rho$ と量子状態のクラス $\mathcal{C}$ のコピーを与えられた場合、少なくとも$\rho$ を近似する状態の簡潔な記述を出力し、$\mathcal{C}$ の任意の状態も出力する。
このタスクは$\mathcal{C}$で状態の通常の量子トモグラフィーを一般化し、学習アルゴリズムは$\rho$の摂動に対して堅牢でなければならないため、より難しい。
クラス $\mathcal{C}$ of $n$-qubit 安定化器状態に対する効率的な非依存トモグラフィーアルゴリズムを提案する。
安定な積状態を持つ少なくとも$\tau$の忠実度を仮定すると、アルゴリズムは時間$n^{O(1 + \log(1/\tau))} / \varepsilon^2$で実行される。
このランタイムはすべてのパラメータで準多項式であり、$\tau$ が定数であれば多項式である。
関連論文リスト
- Stabilizer bootstrapping: A recipe for efficient agnostic tomography and magic estimation [16.499689832762765]
未知の$n$-qubit state $rho$のコピーが与えられたとき、与えられたクラス$C$の何らかの状態を持つフィデリティ$tau$を持ち、そのフィデリティ$ge tau - epsilon$と$rho$を持つ状態を見つける。
我々は,このタスクのための計算効率の良いプロトコルを設計するための新しいフレームワークである安定化器ブートストラッピングを提供し,これを用いて,安定化器状態と離散積状態という,次のクラスに対する新しい非依存トモグラフィープロトコルを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-13T15:23:17Z) - Detection of Dense Subhypergraphs by Low-Degree Polynomials [72.4451045270967]
ランダムグラフにおける植込み高密度部分グラフの検出は、基本的な統計的および計算上の問題である。
我々は、$Gr(n, n-beta)ハイパーグラフにおいて、植えた$Gr(ngamma, n-alpha)$ subhypergraphの存在を検出することを検討する。
平均値の減少に基づく硬さが不明な微妙な対数密度構造を考えると,この結果はグラフの場合$r=2$で既に新しくなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T10:38:08Z) - Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with
Applications [93.56766264306764]
任意の量子状態を作成するための新しい決定論的手法は、以前の方法よりも少ない量子資源を必要とすることを示す。
我々は、量子機械学習、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系を解くことなど、この能力が役立ついくつかのアプリケーションを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T18:23:20Z) - Layered State Discovery for Incremental Autonomous Exploration [106.37656068276901]
Layered Autonomous Exploration (LAE) は、$tildemathcalO(LSrightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightar row_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)のサンプル複雑性を達成するAXの新しいアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T22:58:12Z) - An Optimal Algorithm for Strongly Convex Min-min Optimization [79.11017157526815]
既存の最適な一階法には$mathcalO(sqrtmaxkappa_x,kappa_y log 1/epsilon)$nabla_x f(x,y)$と$nabla_y f(x,y)$の両方の計算が必要である。
我々は$mathcalO(sqrtkappa_x log 1/epsilon)$nabla_x f(x,
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T19:26:12Z) - Learning quantum graph states with product measurements [22.463154358632472]
我々は、未知の$n$-qubit量子グラフ状態の同一コピーを製品測定で学習する問題を考察する。
このようなグラフ状態の複数の同一コピー上で製品計測を用いて学習する明示的なアルゴリズムを詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T02:55:21Z) - Quantum algorithm for matrix functions by Cauchy's integral formula [1.399948157377307]
量子状態 $lvert f rangle$ をベクトル $f(A)boldsymbolb$ に対応する問題を考える。
固有値推定を回避する手法として,コーシーの積分公式と台形規則を用いる量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T12:10:16Z) - Lower Bounds on Stabilizer Rank [3.265773263570237]
十分小さな定数$deltaの場合、それらの状態に対して$$-closeの任意の状態の安定化ランクが$Omega(sqrtn/log n)$であることを証明する。
これは、近似安定化器ランクに対する最初の非自明な下界である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-06T19:27:51Z) - Improved quantum data analysis [1.8416014644193066]
我々は、$O(log2 m)/epsilon2)$$$d$次元状態のサンプルのみを必要とする量子"Threshold Search"アルゴリズムを提供する。
また, $tildeO((log3 m)/epsilon2)$サンプルを用いた仮説選択法も提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-22T01:22:37Z) - Model-Free Reinforcement Learning: from Clipped Pseudo-Regret to Sample
Complexity [59.34067736545355]
S$状態、$A$アクション、割引係数$gamma in (0,1)$、近似しきい値$epsilon > 0$の MDP が与えられた場合、$epsilon$-Optimal Policy を学ぶためのモデルなしアルゴリズムを提供する。
十分小さな$epsilon$の場合、サンプルの複雑さで改良されたアルゴリズムを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T13:34:41Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。