論文の概要: Stabilizer bootstrapping: A recipe for efficient agnostic tomography and magic estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06967v2
- Date: Fri, 15 Nov 2024 03:20:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:36:18.237284
- Title: Stabilizer bootstrapping: A recipe for efficient agnostic tomography and magic estimation
- Title(参考訳): Stabilizer bootstrapping: 効率的な非依存トモグラフィーとマジック推定のためのレシピ
- Authors: Sitan Chen, Weiyuan Gong, Qi Ye, Zhihan Zhang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.499689832762765
- License:
- Abstract: We study the task of agnostic tomography: given copies of an unknown $n$-qubit state $\rho$ which has fidelity $\tau$ with some state in a given class $C$, find a state which has fidelity $\ge \tau - \epsilon$ with $\rho$. We give a new framework, stabilizer bootstrapping, for designing computationally efficient protocols for this task, and use this to get new agnostic tomography protocols for the following classes: Stabilizer states: We give a protocol that runs in time $\mathrm{poly}(n,1/\epsilon)\cdot (1/\tau)^{O(\log(1/\tau))}$, answering an open question posed by Grewal, Iyer, Kretschmer, Liang [43] and Anshu and Arunachalam [6]. Previous protocols ran in time $\mathrm{exp}(\Theta(n))$ or required $\tau>\cos^2(\pi/8)$. States with stabilizer dimension $n - t$: We give a protocol that runs in time $n^3\cdot(2^t/\tau)^{O(\log(1/\epsilon))}$, extending recent work on learning quantum states prepared by circuits with few non-Clifford gates, which only applied in the realizable setting where $\tau = 1$ [33, 40, 49, 66]. Discrete product states: If $C = K^{\otimes n}$ for some $\mu$-separated discrete set $K$ of single-qubit states, we give a protocol that runs in time $(n/\mu)^{O((1 + \log (1/\tau))/\mu)}/\epsilon^2$. This strictly generalizes a prior guarantee which applied to stabilizer product states [42]. For stabilizer product states, we give a further improved protocol that runs in time $(n^2/\epsilon^2)\cdot (1/\tau)^{O(\log(1/\tau))}$. As a corollary, we give the first protocol for estimating stabilizer fidelity, a standard measure of magic for quantum states, to error $\epsilon$ in $n^3 \mathrm{quasipoly}(1/\epsilon)$ time.
- Abstract(参考訳): 未知の$n$-qubit 状態 $\rho$ のコピーが与えられたとき、与えられたクラス $C$ のある状態を持つ$\tau$ が与えられたとき、その状態が fidelity $\ge \tau - \epsilon$ が $\rho$ である。
安定化状態: 時間で実行されるプロトコルを$\mathrm{poly}(n,1/\epsilon)\cdot (1/\tau)^{O(\log(1/\tau))}$で提供し、Grewal, Iyer, Kretschmer, Liang [43] と Anshu and Arunachalam [6] が提案したオープンな質問に答える。
以前は$\mathrm{exp}(\Theta(n))$か$\tau>\cos^2(\pi/8)$が必要だった。
安定化器次元が $n - t$: 時間で実行されるプロトコルを$n^3\cdot(2^t/\tau)^{O(\log(1/\epsilon))}$で提供し、非クリフォードゲートを持つ回路で準備された量子状態の学習に関する最近の研究を拡張し、$\tau = 1$ [33, 40, 49, 66] でしか適用できない。
C = K^{\otimes n}$ for some $\mu$-separated discrete set $K$ of single-qubit states, we give a protocol that run in time $(n/\mu)^{O((1 + \log (1/\tau))/\mu)}/\epsilon^2$。
これは、安定化された積状態 [42] に適用される事前保証を厳密に一般化する。
安定な積状態に対して、時間$(n^2/\epsilon^2)\cdot (1/\tau)^{O(\log(1/\tau))}$で実行されるさらなる改善されたプロトコルを与える。
結論として、量子状態の標準的なマジック尺度である安定化器の忠実度を推定するための最初のプロトコルとして、$\epsilon$ in $n^3 \mathrm{quasipoly}(1/\epsilon)$ time を誤差化する。
関連論文リスト
- A shortcut to an optimal quantum linear system solver [55.2480439325792]
複雑で解析困難な手法を用いない、概念的にシンプルな量子線形システム解法(QLSS)を提案する。
ソリューションノルム$lVertboldsymbolxrVert$が正確に知られているなら、私たちのQLSSはカーネルの1つのアプリケーションだけを必要とします。
あるいは、断熱経路追従法から概念を再導入することにより、標準推定に$O(kappa)$複雑さを実現できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T20:54:11Z) - Agnostic Tomography of Stabilizer Product States [0.43123403062068827]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T21:39:47Z) - 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) - Low-Stabilizer-Complexity Quantum States Are Not Pseudorandom [1.0323063834827415]
安定度が低い」量子状態は、Haar-randomと効率的に区別できることを示す。
我々は、計算的に擬似ランダムな量子状態を作成するためには、任意のクリフォード+$T$回路に対して$omega(log(n))$$T$-gatesが必要であることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T03:34:03Z) - Tight Bounds for the Randomized and Quantum Communication Complexities
of Equality with Small Error [1.6522364074260811]
誤差が小さいEquality関数のランダム化および量子化通信複雑性を$epsilon$で調べる。
任意の$log(n/epsilon)-log(sqrtn/epsilon)+3$プロトコルが少なくとも$log(n/epsilon)-log(sqrtn/epsilon)-O(1)$ qubitsを通信することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-25T13:52:42Z) - Lower Bounds on Stabilizer Rank [3.265773263570237]
十分小さな定数$deltaの場合、それらの状態に対して$$-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) - Nearly Horizon-Free Offline Reinforcement Learning [97.36751930393245]
S$状態、$A$アクション、計画的地平$H$で、エピソードな時間同質なMarkov決定プロセスに関するオフライン強化学習を再考する。
経験的MDPを用いた評価と計画のための,約$H$自由なサンプル複雑性境界の最初の集合を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T18:52:17Z) - Improved Sample Complexity for Incremental Autonomous Exploration in
MDPs [132.88757893161699]
我々は $epsilon$-optimal 目標条件付きポリシーのセットを学び、$ L$ ステップ内で段階的に到達可能なすべての状態を達成します。
DisCoは、コストに敏感な最短経路問題に対して$epsilon/c_min$-optimalポリシーを返すことができる最初のアルゴリズムです。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T14:06:09Z) - On Distributed Differential Privacy and Counting Distinct Elements [52.701425652208734]
我々は、$n$ユーザのそれぞれが離散集合から要素を保持する設定について研究する。
目標は、すべてのユーザーに対して異なる要素の数を数えることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T04:13:34Z) - 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)
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。