論文の概要: Classical shadows with symmetries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05279v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 18:08:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 19:44:18.042740
- Title: Classical shadows with symmetries
- Title(参考訳): 対称性を持つ古典的な影
- Authors: Frederic Sauvage, Martin Larocca,
- Abstract要約: 古典的シャドウ(CS)は、ランダムな測定と古典的な後処理に基づいて量子状態の多くの特性を推定する強力な方法として登場した。
ここでは、未知の状態や観測可能な状態の対称性の観点から、そのような知識が提供される場合について考察する。
特に、PI量子トモグラフィーの分野で得られた結果に基づいて、浅いPI-CSプロトコルを開発し研究する。
- 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: Classical shadows (CS) have emerged as a powerful way to estimate many properties of quantum states based on random measurements and classical post-processing. In their original formulation, they come with optimal (or close to) sampling complexity guarantees for generic states and generic observables. Still, it is natural to expect to even further lower sampling requirements when equipped with a priori knowledge regarding either the underlying state or the observables. Here, we consider the case where such knowledge is provided in terms of symmetries of the unknown state or of the observables. Criterion and guidelines for symmetric shadows are provided. As a concrete example we focus on the case of permutation invariance (PI), and detail constructions of several families of PI-CSs. In particular, building on results obtained in the field of PI quantum tomography, we develop and study shallow PI-CS protocol. Benefits of these symmetric CS are demonstrated compared to established CS protocols showcasing vastly improved performances.
- Abstract(参考訳): 古典的シャドウ(CS)は、ランダムな測定と古典的な後処理に基づいて量子状態の多くの特性を推定する強力な方法として登場した。
元の定式化では、一般的な状態と一般的な可観測性に対して最適な(あるいは近い)サンプリングの複雑さを保証する。
それでも、根底にある状態または観測可能な状態に関する事前知識を備えた場合、サンプリング要求をさらに低くなると期待するのは自然なことです。
ここでは、未知の状態や観測可能な状態の対称性の観点から、そのような知識が提供される場合について考察する。
対称影の基準とガイドラインが提供される。
具体例として、置換不変性(PI)の事例と、PI-CSのいくつかのファミリーの詳細な構成に焦点を当てる。
特に、PI量子トモグラフィーの分野で得られた結果に基づいて、浅いPI-CSプロトコルを開発し研究する。
これらの対称CSの利点は、改良された性能を示す確立されたCSプロトコルと比較して実証される。
関連論文リスト
- Quantum Assemblage Tomography [0.40151799356083073]
本稿では,コニカル最適化手法と最大推定値を組み合わせた集合体トモグラフィーの一般化損失モデルを提案する。
本手法は, モデル複雑度を考慮に入れながら, 再現の精度を向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T07:00:44Z) - Improved classical shadows from local symmetries in the Schur basis [4.462208715451194]
従来のシャドウタスクのサンプル複雑性について検討する。
サンプルの複雑さが未知の状態のランクとともにスケールする古典的影に対する最初の共同測定プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-15T17:33:10Z) - Restoring symmetries in quantum computing using Classical Shadows [0.0]
本稿では,これらの対称性を尊重しないかもしれない量子コンピュータ上に用意された実験波動関数から始まる,いくつかの対称性を強制する手法を提案する。
本手法は,デランドマイズによる最適化が適用されれば,対称性を保った状態の観測可能性を予測するために競争可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T10:11:01Z) - Enhanced Entanglement in the Measurement-Altered Quantum Ising Chain [46.99825956909532]
局所的な量子測定は単に自由度を乱すのではなく、システム内の絡みを強める可能性がある。
本稿では,局所測定の有限密度が与えられた状態の絡み合い構造をどのように修正するかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T09:51:00Z) - Symmetric Pruning in Quantum Neural Networks [111.438286016951]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、現代の量子マシンの力を発揮する。
ハンドクラフト対称アンサーゼを持つQNNは、一般に非対称アンサーゼを持つものよりも訓練性が高い。
本稿では,QNNのグローバル最適収束を定量化するために,実効量子ニューラルネットワークカーネル(EQNTK)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T08:17:55Z) - Estimating Quantum Hamiltonians via Joint Measurements of Noisy
Non-Commuting Observables [0.0]
本稿では,局所的に実施可能な単一関節計測法を提案する。
我々は、ある精度までエネルギーを見積もるのに必要な実験的な繰り返しの数に基づいて境界を導出する。
測定結果の実装がノイズであると仮定した場合, サンプルの複雑さを最小限に抑えるために, 共同計測戦略を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T17:42:54Z) - Demystifying and Generalizing BinaryConnect [22.41391997183786]
学習後の量子化を含む既存の量子化アルゴリズムは驚くほど似通っていることを示す。
我々は、設計と分析が容易な量子化器の自然なファミリーとして、近距離写像を論じる。
本稿では,BinaryConnect (BC) の一般化として ProxConnect (PC) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T19:07:38Z) - Practical Verification of Quantum Properties in Quantum Approximate
Optimization Runs [9.661732401406587]
可能な3N$のベースのうち3つに満たない測定値で、単一の量子ビット還元密度行列を再構成し、コヒーレントな重ね合わせを生成できることを示す。
このような観測対象のサブセットが、QAOA-MaxCut状態の絡み合いの証人として機能することを示し、さらに証人に対する絡み合いの指標を定義し、計算することで、この目的に特に適していると主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T17:33:15Z) - Meta-Learning Stationary Stochastic Process Prediction with
Convolutional Neural Processes [32.02612871707347]
提案するConvNPは,ニューラルプロセス(NP)に翻訳等価性を付与し,畳み込み条件NPを拡張して予測分布への依存性を許容する。
本研究では,1DにおけるConvNPの強い性能と一般化能力,回帰画像補完,実時間データを用いた各種タスクについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T18:25:27Z) - A General Framework for Symmetric Property Estimation [35.14819168275207]
経験的推定を行う容易な領域と,より複雑な推定器を必要とする困難な領域を同定する。
この難しい領域におけるプロファイル最大可能性(PML)分布 citeADOS16 を概算することにより、多くの特性に対して最適なサンプル複雑性を持つ対称特性推定フレームワークが得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T13:00:04Z) - Generalized Sliced Distances for Probability Distributions [47.543990188697734]
我々は、一般化スライス確率測定(GSPM)と呼ばれる、幅広い確率測定値の族を紹介する。
GSPMは一般化されたラドン変換に根付いており、ユニークな幾何学的解釈を持つ。
GSPMに基づく勾配流を生成モデル応用に適用し、軽度な仮定の下では、勾配流が大域的最適に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T04:18:00Z)
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。