論文の概要: Holographic deep thermalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03587v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 00:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:13.619051
• Title: Holographic deep thermalization
• Title（参考訳）: ホログラフィーの深部熱化
• Authors: Bingzhi Zhang, Peng Xu, Xiaohui Chen, Quntao Zhuang,
• Abstract要約: ランダム量子状態は、量子情報処理において重要な役割を果たす。 深熱化は、真にランダムな状態を生成するために量子測定を導入する。 そこで本研究では, システムサイズの独立定数に対して, 必要なアンシラを著しく低減するために, ホログラムの深部熱化を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.964002546782305
• License:
• Abstract: Random quantum states play a critical role in quantum information processing. While random quantum circuits typically provide pseudo-random states, deep thermalization introduces quantum measurement to generate genuinely random states. However, the requirement of large ancillae in conventional deep thermalization poses a challenge to scale up the system size. We introduce holographic deep thermalization to substantially reduce the required ancillae to a system-size independent constant. Our circuit design trades space with time, via adopting a sequential application of an scrambling-measure-reset process on a small number of ancillae. Via tuning the ancilla size and number of time steps, holographic deep thermalization allows a continuous trade-off between the total quantum circuit size and the ancilla size. In the case of finite-size systems, we further enhance the performance of holographic deep thermalization via generative quantum machine learning, which leads to constant-factor advantages in the convergence towards Haar random. The theoretical predictions are verified with IBM Quantum noisy simulations.
• Abstract（参考訳）: ランダム量子状態は、量子情報処理において重要な役割を果たす。 ランダム量子回路は通常擬似ランダム状態を提供するが、深熱化は真にランダムな状態を生成するために量子測定を導入する。 しかし, 従来の熱処理における大型アンシラの要求は, システムサイズを拡大する上での課題となる。 そこで本研究では, システムサイズの独立定数に対して, 必要なアンシラを著しく低減するために, ホログラムの深部熱化を導入する。 回路設計は,少数のアンシラにスクランブル対策リセット処理を順次適用することにより,時間とともに空間を交換する。 アンシラサイズと時間ステップの数を調整することで、ホログラフィックの深熱化により、全量子回路サイズとアンシラサイズとの連続的なトレードオフが可能になる。 有限サイズのシステムでは、生成量子機械学習によるホログラフィック深部熱化の性能をさらに向上させ、Haarランダムへの収束において一定要素のアドバンテージをもたらす。 理論的予測はIBM Quantum Noisy Simulationsで検証される。

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