論文の概要: Simplified projection on total spin zero for state preparation on quantum computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02848v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 17:44:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 05:14:45.924515
- Title: Simplified projection on total spin zero for state preparation on quantum computers
- Title(参考訳): 量子コンピュータにおける状態準備のための全スピンゼロの簡易投影
- Authors: Evan Rule, Ionel Stetcu, Joseph Carlson,
- Abstract要約: 本稿では,多体系のJ=0$状態に投影する簡単なアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、単体演算子$J_x$と$J_z$を使って、必要なプロジェクションを実行する。
ゲートの複雑さが小さくなると、この手法は偶数核の近似基底状態を作るのに使うことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5461938536945723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a simple algorithm for projecting on $J=0$ states of a many-body system by performing a series of rotations to remove states with angular momentum projections greater than zero. Existing methods rely on unitary evolution with the two-body operator $J^2$, which when expressed in the computational basis contains many complicated Pauli strings requiring Trotterization and leading to very deep quantum circuits. Our approach performs the necessary projections using the one-body operators $J_x$ and $J_z$. By leveraging the method of Cartan decomposition, the unitary transformations that perform the projection can be parameterized as a product of a small number of two-qubit rotations, with angles determined by an efficient classical optimization. Given the reduced complexity in terms of gates, this approach can be used to prepare approximate ground states of even-even nuclei by projecting onto the $J=0$ component of deformed Hartree-Fock states. We estimate the resource requirements in terms of the universal gate set {$H$,$S$,CNOT,$T$} and briefly discuss a variant of the algorithm that projects onto $J=1/2$ states of a system with an odd number of fermions.
- Abstract(参考訳): 角運動量プロジェクションが0より大きい状態を除去するために一連の回転を実行することで、多体系のJ=0$状態に投影する簡単なアルゴリズムを導入する。
既存の方法は、2体演算子$J^2$によるユニタリ進化に依存しており、計算ベースで表現された場合、多くの複雑なパウリ弦がトロッター化を必要とし、非常に深い量子回路へと導かれる。
このアプローチは、単体演算子$J_x$と$J_z$を使って、必要なプロジェクションを実行する。
カルタン分解の手法を利用することで、射影を行うユニタリ変換は、効率的な古典的最適化によって決定される角度で、少数の2量子回転の積としてパラメータ化することができる。
ゲートの複雑さが小さくなると、この手法は変形したハートリー・フォック状態のJ=0$成分に投影することで偶数核の近似基底状態を作るのに使うことができる。
普遍ゲート集合 {$H$,$S$,CNOT,$T$} の観点から資源要件を推定し、奇数のフェルミオンを持つシステムの$J=1/2$状態に投射するアルゴリズムの変種を簡潔に議論する。
関連論文リスト
- Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs [56.237917407785545]
本稿では,円滑なベルマン作用素を持つ連続空間マルコフ決定過程(MDP)の一般クラスにおいて,$varepsilon$-optimal Policyを学習する問題を考察する。
我々のソリューションの鍵となるのは、調和解析のアイデアに基づく新しい射影技術である。
我々の結果は、連続空間 MDP における2つの人気と矛盾する視点のギャップを埋めるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T09:58:47Z) - Generalized Quantum Signal Processing [0.6768558752130311]
本稿では、一般的なSU(2)回転を信号処理演算子として用いた一般化量子信号処理手法を提案する。
我々のアプローチは、達成可能な変換の族に対するすべての実用的な制限を持ち上げ、残りの唯一の条件は、$|P|leq 1$である。
P$しか知られていない場合、我々は1分以内で識別できる効率的なGPU最適化を提供し、それに対応する$Q$は107$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T01:51:52Z) - Quantum Simulation of the First-Quantized Pauli-Fierz Hamiltonian [0.5097809301149342]
我々は、我々の分割と形式主義の征服を通じて、大きな$Lambda$の量子化よりも優れたスケーリングと量子化を得られることを示す。
また,マルチコントロールされたXゲート群を実装する新しい方法を含む,ゲート最適化のための新しいアルゴリズムおよび回路レベル技術も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T23:20:30Z) - Private estimation algorithms for stochastic block models and mixture
models [63.07482515700984]
効率的なプライベート推定アルゴリズムを設計するための一般的なツール。
最初の効率的な$(epsilon, delta)$-differentially private algorithm for both weak recovery and exact recovery。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T09:12:28Z) - Two-Unitary Decomposition Algorithm and Open Quantum System Simulation [0.17126708168238122]
非ゼロ特異値を持つ$d$次元演算子$A$を分解する量子二元分解(TUD)アルゴリズムを提案する。
2つのユニタリは決定論的に実装できるため、それぞれの状態準備の託宣に1つの呼び出ししか必要としない。
TUD法は、非ユニタリ作用素を2つのユニタリとして実装することができるため、線形代数や量子機械学習にも応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T16:09:28Z) - Matching Pursuit Based Scheduling for Over-the-Air Federated Learning [67.59503935237676]
本稿では,フェデレートラーニング手法を用いて,オーバー・ザ・エアラーニングのための低複雑さデバイススケジューリングアルゴリズムのクラスを開発する。
最先端の提案方式と比較すると,提案方式は極めて低効率なシステムである。
提案手法の有効性は,CIFARデータセットを用いた実験により確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T08:14:14Z) - Quantum Resources Required to Block-Encode a Matrix of Classical Data [56.508135743727934]
回路レベルの実装とリソース推定を行い、古典データの高密度な$Ntimes N$行列をブロックエンコードして$epsilon$を精度良くすることができる。
異なるアプローチ間のリソーストレードオフを調査し、量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)の2つの異なるモデルの実装を検討する。
我々の結果は、単純なクエリの複雑さを超えて、大量の古典的データが量子アルゴリズムにアクセスできると仮定された場合のリソースコストの明確な図を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T18:00:01Z) - Alternatives to a nonhomogeneous partial differential equation quantum
algorithm [52.77024349608834]
Apsi(textbfr)=f(textbfr)$ という形の非等質線型偏微分方程式を解くための量子アルゴリズムを提案する。
これらの成果により、現代の技術に基づく量子アルゴリズムの実験的実装が容易になった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T14:29:39Z) - K-sparse Pure State Tomography with Phase Estimation [1.2183405753834557]
純状態の再構成のための量子状態トモグラフィ(QST)は、キュービット数で資源と測定を指数的に増加させる必要がある。
特定の測定セットにおける$n$bitsの異なる計算基底状態の重ね合わせからなる純状態のQST再構成を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T09:43:12Z) - Halving the cost of quantum multiplexed rotations [0.0]
我々は、$c$制御を持つ多重量子ゲートの$b$-bit近似に必要な$T$ゲートの数を改善する。
以上の結果から,2要素あるいはテンソルハイパーコントラクション表現の量子化に基づく最先端電子構造シミュレーションのコストを約半分に抑えることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T06:49:44Z) - Breaking the Sample Complexity Barrier to Regret-Optimal Model-Free
Reinforcement Learning [52.76230802067506]
漸進的強化学習における後悔を最小限に抑えるために,新しいモデルフリーアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、2つのQ-ラーニングシーケンスの助けを借りて、初期設定された参照更新ルールを用いる。
初期の分散還元法の設計原理は、他のRL設定とは独立した関心を持つかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-09T21:13:48Z)
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。