論文の概要: Practical, optimal preparation of general quantum state with exponentially improved robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02782v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 03:48:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:18.308784
• Title: Practical, optimal preparation of general quantum state with exponentially improved robustness
• Title（参考訳）: 指数関数的に改善されたロバスト性を持つ一般量子状態の実用的最適準備
• Authors: Xiao-Ming Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,従来の手法をバケット・ブリガド方式で克服する。 本手法は,線形Clifford$+T$回路深さ,ゲート数数,時空間割り当てを同時に実現した最初の手法である。 これらの進歩は、短期的およびフォールトトレラントな量子デバイスの両方でビッグデータを処理する機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.149586838873632
• License:
• Abstract: Quantum state preparation, as a general process of loading classical data to quantum device, is essential for end-to-end implementation of quantum algorithms. Yet, existing methods suffer from either high circuit depth or complicated hardware, limiting their practicality and robustness. In this work, we overcome these limitations with a bucket-brigade approach. The tree architectures of our hardware represents the simplest connectivity required for achieving sub-exponential circuit depth. Leveraging the bucket-brigade mechanism that can suppress the error propagation between different branches, our approach exhibit exponential improvement on the robustness compared to existing depth-optimal methods. More specifically, the infidelity scales as $O(\text{polylog}(N))$ with data size $N$, as oppose to $O(N)$ for conventional methods. Moreover, our approach is the first to simultaneously achieve linear Clifford$+T$ circuit depth, gate count number, and space-time allocation. These advancements offer the opportunity for processing big data in both near-term and fault-tolerant quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の準備は、古典的なデータを量子デバイスにロードする一般的なプロセスとして、量子アルゴリズムのエンドツーエンド実装に不可欠である。 しかし、既存の手法は回路深度や複雑なハードウェアに悩まされており、実用性や堅牢性は制限されている。 この作業では、バケット・ブリガドアプローチでこれらの制限を克服します。 ハードウェアのツリーアーキテクチャは、サブ指数回路深度を達成するのに必要な最も単純な接続性を示している。 本手法は, 各枝間の誤差伝搬を抑制するバケット・ブリガド機構を応用し, 従来の深さ・最適手法と比較して, 強靭性を指数関数的に向上させる。 具体的には、データサイズが$N$の$O(\text{polylog}(N))$で、従来のメソッドでは$O(N)$に反する。 さらに, 線形Clifford$+T$回路深さ, ゲート数数, 時空間割り当てを同時に実現した最初の手法である。 これらの進歩は、短期的およびフォールトトレラントな量子デバイスの両方でビッグデータを処理する機会を提供する。

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