論文の概要: ZX Graphical Calculus for Continuous-Variable Quantum Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07246v1
• Date: Sun, 12 May 2024 10:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 17:30:59.202443
• Title: ZX Graphical Calculus for Continuous-Variable Quantum Processes
• Title（参考訳）: 連続可変量子プロセスのためのZXグラフ計算
• Authors: Hironari Nagayoshi, Warit Asavanant, Ryuhoh Ide, Kosuke Fukui, Atsushi Sakaguchi, Jun-ichi Yoshikawa, Nicolas C. Menicucci, Akira Furusawa,
• Abstract要約: 連続可変(CV)量子情報処理は大規模フォールトトレラント量子計算の候補となる。 CV量子コンピューティングのさらなる探索の鍵となる要素は、視覚的直観と分析のための新しいツールをもたらす計算モデルの構築である。
• 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: Continuous-variable (CV) quantum information processing is a promising candidate for large-scale fault-tolerant quantum computation. However, analysis of CV quantum process relies mostly on direct computation of the evolution of operators in the Heisenberg picture, and the features of CV space has yet to be thoroughly investigated in an intuitive manner. One key ingredient for further exploration of CV quantum computing is the construction of a computational model that brings visual intuition and new tools for analysis. In this paper, we delve into a graphical computational model, inspired by a similar model for qubit-based systems called the ZX~calculus, that enables the representation of arbitrary CV quantum process as a simple directed graph. We demonstrate the utility of our model as a graphical tool to comprehend CV processes intuitively by showing how equivalences between two distinct quantum processes can be proven as a sequence of diagrammatic transformations in certain cases. We also examine possible applications of our model, such as measurement-based quantum computing, characterization of Gaussian and non-Gaussian processes, and circuit optimization.
• Abstract（参考訳）: 連続可変(CV)量子情報処理は大規模フォールトトレラント量子計算の候補となる。 しかし、CV量子過程の解析は、主にハイゼンベルク図における作用素の進化の直接計算に依存しており、CV空間の特徴は直感的に研究されていない。 CV量子コンピューティングのさらなる探索の鍵となる要素は、視覚的直観と分析のための新しいツールをもたらす計算モデルの構築である。 本稿では、任意のCV量子過程を単純な有向グラフとして表現できるZX~calculusと呼ばれる量子ビット系の類似モデルに着想を得たグラフィカル・コンピューティング・モデルについて検討する。 本稿では,2つの異なる量子プロセス間の等価性が,ある場合において図形変換のシーケンスとしてどのように証明できるかを示すことによって,直感的にCVプロセスを理解するためのグラフィカルツールとしての我々のモデルの有用性を実証する。 また、計測に基づく量子コンピューティング、ガウスおよび非ガウス過程のキャラクタリゼーション、回路最適化などのモデルの適用可能性についても検討する。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Fast Quantum Process Tomography via Riemannian Gradient Descent [3.1406146587437904]
  制約付き最適化は、量子物理学と量子情報科学の分野において重要な役割を果たす。 量子プロセストモグラフィー(quantum process tomography)は、特定の測定データに基づいて基礎となる量子プロセスを取得することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T16:28:14Z)
• A learning theory for quantum photonic processors and beyond [0.0]
  連続可変(CV)量子回路によって生成された量子状態、測定、チャネルを学習するタスクについて考察する。 CV回路パラメータに符号化された古典変数をそれらの回路上で評価された結果確率にマッピングする関数のクラスを定義する。 その結果, CV回路は, 有限次元の回路と異なり, 回路深度によらず, 効率よくトレーニングできることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T11:28:17Z)
• Gradient-descent quantum process tomography by learning Kraus operators [63.69764116066747]
  離散および連続変数の量子システムに対して量子プロセストモグラフィー(QPT)を行う。 我々は、クラウス作用素を得るために、最適化中にいわゆるスティーフェル多様体に対して制約付き勾配-退化(GD)アプローチを用いる。 GD-QPTは、2量子ランダムプロセスを持つベンチマークにおいて、圧縮センシング(CS)と投影最小二乗QPT(PLS)の両方のパフォーマンスと一致する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T12:48:48Z)
• Continuous-variable quantum approximate optimization on a programmable photonic quantum processor [0.9558392439655016]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い量子デバイスにおける実用的な問題に対する量子優位性を達成するための有望なアプローチを提供する。 我々は,プログラマブルフォトニック量子コンピュータと古典コンピュータの協調計算システムを開発する。 我々の研究は、より一般的な関数の最小化にまで拡張することができ、実用的な問題における量子的優位性を達成するための代替手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T00:00:47Z)
• On Quantum Circuits for Discrete Graphical Models [1.0965065178451106]
  一般的な離散因子モデルから、偏りのない、独立なサンプルを確実に生成できる最初の方法を提案する。 本手法は多体相互作用と互換性があり,その成功確率は変数数に依存しない。 量子シミュレーションおよび実際の量子ハードウェアを用いた実験は,本手法が量子コンピュータ上でサンプリングおよびパラメータ学習を行うことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T11:03:51Z)
• From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
  まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。 本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。 今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-19T02:56:47Z)
• Quantum evolution kernel : Machine learning on graphs with programmable arrays of qubits [0.0]
  本稿では,量子系の時間進化に基づいて,グラフ構造データ間の類似度を測定する手法を提案する。 システムのハミルトニアンにおける入力グラフの位相を符号化することにより、進化はデータの重要な特徴を保持する測定サンプルを生成する。 本手法は,典型的なベンチマークデータセット上での標準グラフカーネルと比較して性能がよいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T14:25:18Z)
• Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.754953879193]
  機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。 これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。 その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T00:41:43Z)
• Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
  少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
• Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
  量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。 適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z)

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。