Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low depth amplitude estimation without really trying

論文の概要: Low depth amplitude estimation without really trying

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01173v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 01:59:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 22:50:44.184439
Title: Low depth amplitude estimation without really trying
Title（参考訳）: 試行錯誤を伴わない低深さ振幅推定
Authors: Dinh-Long Vu, Bin Cheng, Patrick Rebentrost,
Abstract要約: 量子振幅推定アルゴリズムはモンテカルロシミュレーションの2次高速化を提供する。それらは推定誤差の逆としてスケールする回路深さを必要とする。量子アルゴリズム自体に古典モンテカルロ法を適用すれば、この制限を回避できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1005025875011782
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Standard quantum amplitude estimation algorithms provide quadratic speedup to Monte-Carlo simulations but require a circuit depth that scales as inverse of the estimation error. In view of the shallow depth in near-term devices, the precision achieved by these algorithms would be low. In this paper we bypass this limitation by performing the classical Monte-Carlo method on the quantum algorithm itself, achieving a higher than classical precision using low-depth circuits. We require the quantum algorithm to be weakly biased in order to avoid error accumulation during this process. Our method is parallel and can be as weakly biased as the constituent algorithm in some cases.
Abstract（参考訳）: 標準量子振幅推定アルゴリズムはモンテカルロシミュレーションに二次的なスピードアップを提供するが、推定誤差の逆としてスケールする回路深さを必要とする。短期装置の浅い深さを考慮すると、これらのアルゴリズムによって達成される精度は低いだろう。本稿では、量子アルゴリズム自体に古典モンテカルロ法を適用し、低深度回路を用いた古典的精度よりも高い精度を実現することにより、この制限を回避した。このプロセス中にエラーの蓄積を避けるために、量子アルゴリズムは弱いバイアスを受ける必要がある。我々の手法は並列であり、いくつかの場合において構成アルゴリズムと同じくらい弱いバイアスを受けることができる。

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