Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the role of coherence for quantum computational advantage

論文の概要: On the role of coherence for quantum computational advantage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07024v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 16:06:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 22:57:18.181258
Title: On the role of coherence for quantum computational advantage
Title（参考訳）: 量子計算の優位性におけるコヒーレンスの役割について
Authors: Hugo Thomas, Pierre-Emmanuel Emeriau, Elham Kashefi, Harold Ollivier, Ulysse Chabaud,
Abstract要約: 量子計算における経路干渉のコヒーレントな経路干渉の尺度として経路コヒーレンスを導入する。この結果は,古典計算機を用いた大規模量子計算のシミュレーションに応用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5825410941577593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantifying the resources available to a quantum computer appears to be necessary to separate quantum from classical computation. Among them, entanglement, magic and coherence are arguably of great significance. We introduce path coherence as a measure of the coherent paths interferences arising in a quantum computation. Leveraging the sum-over-paths formalism, we obtain a classical algorithm for estimating quantum transition amplitudes, the complexity of which scales with path coherence. As path coherence relates to the hardness of classical simulation, it provides a new perspective on the role of coherence in quantum computational advantage. Beyond their fundamental significance, our results have practical applications for simulating large classes of quantum computations with classical computers.
Abstract（参考訳）: 量子コンピュータで利用可能なリソースの定量化は、古典的な計算から量子を分離するために必要と思われる。その中でも、絡み合い、魔法、一貫性は間違いなく非常に重要である。量子計算における経路干渉のコヒーレントな経路干渉の尺度として経路コヒーレンスを導入する。和オーバパス形式を利用して、経路コヒーレンスでスケールする複雑性である量子遷移振幅を推定する古典的アルゴリズムを得る。経路コヒーレンス(英語版)は古典的シミュレーションの硬さに関連しているため、量子計算上の優位性におけるコヒーレンスの役割についての新しい視点を提供する。本研究の結果は,従来の計算機による量子計算の大規模クラスをシミュレーションするための実用的応用が期待できる。

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)
Character Complexity: A Novel Measure for Quantum Circuit Analysis [0.0]
本稿では,グループ理論の概念を実用的な量子コンピューティングの課題にブリッジする新しい尺度であるキャラクタ複雑度を紹介する。キャラクタ複雑性のいくつかの重要な性質を証明し、量子回路の古典的シミュラビリティへの驚くべき接続を確立する。本稿では、量子回路の構造に関する直感的な洞察を提供する、文字複雑性の革新的な可視化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T01:58:54Z)
Evolution of Quantum Resources in Quantum-walk-based Search Algorithm [3.604186493583444]
完全二部グラフに対する量子ウォーク探索における量子コヒーレンスと量子絡み合いの影響を考察する。まず、成功確率と2つの量子資源の相補関係を数値的に示す。最終的に、一般化された偏極ノイズが果たす役割について議論し、それが成功確率と量子コヒーレンスの力学に急激な影響を与えることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:16:28Z)
Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for Deep Quantum Machine Learning [52.77024349608834]
古典的なディープニューラルネットワークの量子アナログを構築することは、量子コンピューティングにおける根本的な課題である。鍵となる問題は、古典的なディープラーニングの本質的な非線形性にどのように対処するかである。我々は、深層機械学習のこれらの側面を複製できる量子機械学習の定式化であるQuantum Path Kernelを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-22T16:06:24Z)
The Quantum Trellis: A classical algorithm for sampling the parton shower with interference effects [9.690748017851927]
我々は、N体位相空間上の非正規化確率密度を効率的に計算する量子トレリスと呼ばれる古典的アルゴリズムを提案する。これは、古典的コンピュータにとって潜在的進路を提供し、量子コンピューティングに基づくアプローチの強力なベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-23T19:00:05Z)
Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z)
Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
Resource-efficient encoding algorithm for variational bosonic quantum simulations [0.0]
量子コンピューティングのノイズ中間スケール量子(NISQ)時代には、量子資源は限られている。ボゾン基底と励起状態計算のための資源効率のよい量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T19:00:05Z)
A general quantum algorithm for open quantum dynamics demonstrated with the Fenna-Matthews-Olson complex [0.0]
演算子和表現あるいはリンドブラッドマスター方程式で表される任意の動的過程をシミュレートする量子アルゴリズムを開発する。我々は、IBM QASM量子シミュレータ上のFenna-Matthews-Olson複合体の力学をシミュレートして量子アルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-13T19:00:02Z)
An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:18:44Z)

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。