論文の概要: Dimension reduction in quantum sampling of stochastic processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10338v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 07:22:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 17:43:04.060263
- Title: Dimension reduction in quantum sampling of stochastic processes
- Title（参考訳）: 確率過程の量子サンプリングにおける次元減少
- Authors: Chengran Yang, Marta Florido-Llin`as, Mile Gu, Thomas J. Elliott,
- Abstract要約: 本稿では、このメモリを圧縮できる損失量子還元法を提案する。
本手法はマルコフ過程および強非マルコフ過程の低歪み圧縮に極めて有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum technologies offer a promising route to the efficient sampling and analysis of stochastic processes, with potential applications across the sciences. Such quantum advantages rely on the preparation of a quantum sample state of the stochastic process, which requires a memory system to propagate correlations between the past and future of the process. Here, we introduce a method of lossy quantum dimension reduction that allows this memory to be compressed, not just beyond classical limits, but also beyond current state-of-the-art quantum stochastic sampling approaches. We investigate the trade-off between the saving in memory resources from this compression, and the distortion it introduces. We show that our approach can be highly effective in low distortion compression of both Markovian and strongly non-Markovian processes alike. We further discuss the application of our results to quantum stochastic modelling more broadly.
- Abstract（参考訳）: 量子技術は、確率過程の効率的なサンプリングと分析への有望な経路を提供する。
このような量子アドバンテージは、確率過程の量子サンプル状態を作成することに依存しており、これはプロセスの過去と未来の間の相関を伝播するためにメモリシステムを必要とする。
ここでは、このメモリを古典的限界を超えるだけでなく、現在最先端の量子確率的サンプリングアプローチを超えて圧縮できる損失量子次元減少法を提案する。
本稿では,この圧縮によるメモリ資源の節約と,それがもたらす歪みのトレードオフについて検討する。
本手法はマルコフ過程および強非マルコフ過程の低歪み圧縮に極めて有効であることを示す。
さらに、量子確率モデリングへの我々の結果の適用についてより広く論じる。
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