論文の概要: Single-qubit rotation algorithm with logarithmic Toffoli count and gate depth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05618v2
- Date: Fri, 12 Apr 2024 13:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 12:25:11.968749
- Title: Single-qubit rotation algorithm with logarithmic Toffoli count and gate depth
- Title(参考訳): 対数トフォリ数とゲート深さを用いた1量子回転アルゴリズム
- Authors: Christoffer Hindlycke, Jan-Åke Larsson,
- Abstract要約: 我々のアルゴリズムは、繰り返し固定回転を適用するのではなく、直ちに$R_thetaast$を適用する。
厳密に1/2$以上の確率で成功し、予想されるトフォリ数対数$tfrac1epsilon$、期待されるゲート深さ$tfrac1epsilon$で対数を持つ。
- 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: We propose a direct (non-recursive) algorithm for applying a rotation $R_{\theta^\ast}$, $\epsilon$-close to a desired rotation $R_\theta$, to a single qubit using the Clifford+Toffoli gate set. Our algorithm does not rely on repeatedly applying a fixed rotation, but immediately applies $R_{\theta^\ast}$. It succeeds with probability strictly greater than $1/2$, has an expected number of repetitions strictly less than 2, expected Toffoli count logarithmic in $\tfrac{1}{\epsilon}$, and expected gate depth also logarithmic in $\tfrac{1}{\epsilon}$.
- Abstract(参考訳): Clifford+Toffoli ゲートセットを用いた単一キュービットに対して、回転 $R_{\theta^\ast}$, $\epsilon$-close を所望の回転 $R_\theta$ に適用するための直接(再帰的でない)アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは固定回転を繰り返すのではなく、直ちに$R_{\theta^\ast}$を適用する。
厳密に1/2$以上の確率で成功し、予想されるトフォリ数対数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線数線
関連論文リスト
- Low Depth Phase Oracle Using a Parallel Piecewise Circuit [3.629687485125086]
位相 $exp(i f(x))$ を計算基底状態 $left| x right>$ に適用する重要なタスクについて検討する。
また、ターゲット qubit を$f(x)$ に依存する角度で回転させる密接な関連するタスクについても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T19:57:13Z) - Fast $(1+\varepsilon)$-Approximation Algorithms for Binary Matrix
Factorization [54.29685789885059]
本稿では, 2次行列分解(BMF)問題に対する効率的な$(1+varepsilon)$-approximationアルゴリズムを提案する。
目標は、低ランク因子の積として$mathbfA$を近似することである。
我々の手法はBMF問題の他の一般的な変種に一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T18:55:27Z) - Replicability in Reinforcement Learning [46.89386344741442]
生成モデルにアクセス可能なディスカウント型MDPの基本設定に焦点をあてる。
ImpagliazzoらにインスパイアされたRLアルゴリズムは、高い確率で2回の実行後に全く同じポリシーを出力した場合、複製可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T05:16:23Z) - Near-Optimal Regret Bounds for Multi-batch Reinforcement Learning [54.806166861456035]
本研究では,有限水平マルコフ決定過程(MDP)によってモデル化されたエピソディック強化学習(RL)問題をバッチ数に制約を加えて検討する。
我々は,$tildeO(sqrtSAH3Kln (1/delta))$tildeO(cdot)をほぼ最適に後悔するアルゴリズムを設計し,$(S,A,H,K)$の対数項を$K$で隠蔽する。
技術的貢献は2つある: 1) 探索のためのほぼ最適設計スキーム
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T09:22:22Z) - Sketching Algorithms and Lower Bounds for Ridge Regression [65.0720777731368]
リッジ回帰問題に対する1+varepsilon$近似解を計算するスケッチベース反復アルゴリズムを提案する。
また,このアルゴリズムがカーネルリッジ回帰の高速化に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T22:18:47Z) - Improved No-Regret Algorithms for Stochastic Shortest Path with Linear
MDP [31.62899359543925]
線形MDPを用いた最短経路問題(SSP)に対する2つの新しい非回帰アルゴリズムを提案する。
我々の最初のアルゴリズムは計算効率が高く、後悔すべき$widetildeOleft(sqrtd3B_star2T_star Kright)$を達成している。
第2のアルゴリズムは計算的に非効率であるが、$T_starに依存しない$widetildeO(d3.5B_starsqrtK)$の最初の「水平な」後悔を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-18T06:47:31Z) - Logarithmic Regret from Sublinear Hints [76.87432703516942]
自然クエリモデルにより,アルゴリズムが$O(log T)$ regretsを$O(sqrtT)$ hintsで得ることを示す。
また、$o(sqrtT)$ hintsは$Omega(sqrtT)$ regretより保証できないことも示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T16:50:18Z) - An Algorithm for Reversible Logic Circuit Synthesis Based on Tensor Decomposition [0.0]
可逆論理合成のためのアルゴリズムを提案する。
写像は階数 ($2n-2$) テンソルのテンソル積と 2 倍の恒等行列のテンソル積と書くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T08:18:53Z) - Private Stochastic Convex Optimization: Optimal Rates in $\ell_1$
Geometry [69.24618367447101]
対数要因まで $(varepsilon,delta)$-differently private の最適過剰人口損失は $sqrtlog(d)/n + sqrtd/varepsilon n.$ です。
損失関数がさらなる滑らかさの仮定を満たすとき、余剰損失は$sqrtlog(d)/n + (log(d)/varepsilon n)2/3で上界(対数因子まで)であることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T06:53:44Z) - $Q$-learning with Logarithmic Regret [60.24952657636464]
楽観的な$Q$は$mathcalOleft(fracSAcdot mathrmpolyleft(Hright)Delta_minlogleft(SATright)right)$ cumulative regret bound, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $H$ is the planning horizon, $T$ is the total number of steps, $Delta_min$ is the least sub-Optitimality gap。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T13:01:33Z)
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。