論文の概要: Contractive Unitary and Classical Shadow Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01850v1
- Date: Thu, 28 Nov 2024 18:59:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:43.330887
- Title: Contractive Unitary and Classical Shadow Tomography
- Title(参考訳): 契約的ユニタリと古典的シャドウトモグラフィー
- Authors: Yadong Wu, Ce Wang, Juan Yao, Hui Zhai, Yi-Zhuang You, Pengfei Zhang,
- Abstract要約: 完全な量子状態トモグラフィーでは、システムサイズを指数関数的に測定する必要がある。
この研究は、ランダム-決定論的ハイブリダイゼーションプロトコルが完全なランダムな測定よりも効率的であることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.406921897932131
- License:
- Abstract: The rapid development of quantum technology demands efficient characterization of complex quantum many-body states. However, full quantum state tomography requires an exponential number of measurements in system size, preventing its practical use in large-scale quantum devices. A major recent breakthrough in this direction, called classical shadow tomography, significantly reduces the sample complexity, the number of samples needed to estimate properties of a state, by implementing random Clifford rotations before measurements. Despite many recent efforts, reducing the sample complexity below $\mathbf{2^k}$ for extracting any non-successive local operators with a size $\sim \mathbf{k}$ remains a challenge. In this work, we achieve a significantly smaller sample complexity of $\mathbf{\sim 1.8^k}$ using a protocol that hybridizes locally random and globally deterministic unitary operations. The key insight is the discovery of a deterministic global unitary, termed as \textit{contractive unitary}, which is more efficient in reducing the operator size to enhance tomography efficiency. The contractive unitary perfectly matches the advantages of the atom array quantum computation platform and is readily realized in the atom array quantum processor. More importantly, it highlights a new strategy in classical shadow tomography, demonstrating that a random-deterministic hybridized protocol can be more efficient than fully random measurements.
- Abstract(参考訳): 量子技術の急速な発展は、複雑な量子多体状態の効率的なキャラクタリゼーションを要求する。
しかし、フル量子状態トモグラフィーでは、システムサイズを指数関数的に測定する必要があるため、大規模な量子デバイスでの使用を妨げている。
古典的シャドウトモグラフィー(英語版)と呼ばれるこの方向の大きなブレークスルーは、測定前にランダムなクリフォード回転を実装することによって、状態の特性を推定するために必要なサンプルの数を著しく減少させる。
最近の多くの努力にもかかわらず、サイズが$\sim \mathbf{k}$の非帰納的局所作用素を抽出するために、サンプル複雑性を$\mathbf{2^k}$以下に減らすことは、依然として困難である。
本研究では,局所的ランダムおよび大域的決定論的ユニタリ演算をハイブリダイズするプロトコルを用いて,$\mathbf{\sim 1.8^k}$のサンプル複雑性を著しく小さくする。
重要な洞察は、決定論的大域的ユニタリの発見であり、これは「textit{contractive unitary}」と呼ばれ、トモグラフィー効率を高めるために演算子のサイズを減らすのにより効率的である。
縮約ユニタリは、原子配列量子計算プラットフォームの利点と完全に一致し、原子配列量子プロセッサで容易に実現される。
さらに重要なことは、従来のシャドウトモグラフィーにおける新しい戦略を強調し、ランダム-決定論的ハイブリッド化プロトコルが完全なランダム測定よりも効率的であることを実証している。
関連論文リスト
- Sample Optimal and Memory Efficient Quantum State Tomography [6.815730801645785]
サンプル最適性を保ちながらメモリ効率も高い量子状態トモグラフィーアルゴリズムを提案し,解析する。
私たちの仕事は、一元的なSchurサンプリングの形式で構築されており、サンプルへのストリーミングアクセスのみを必要とします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T17:24:08Z) - 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) - Holographic Classical Shadow Tomography [1.9818805908789396]
古典的影トモグラフィーのための新しいランダム化計測手法である「ホログラフィックシャドウ」を紹介する。
ホログラフィック・シャドウ」は任意の長さスケールで幾何学的に局所的なパウリ作用素を学習するためのサンプル複雑性の最適スケーリングを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T17:40:59Z) - Quantum Tensor Product Decomposition from Choi State Tomography [0.0]
単位系のテンソル積分解を計算するために,小さなサブシステムと大きなサブシステム(環境)に不均衡なパーティションを分割するアルゴリズムを提案する。
この量子アルゴリズムは、演算子非局所性、サブシステム上での効果的なオープン量子力学、低ランク近似の発見、量子回路ユニタリの低深度コンパイルに使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T16:36:47Z) - Operator relaxation and the optimal depth of classical shadows [0.0]
浅い影を通してパウリ作用素の期待値を学ぶ際のサンプル複雑性について研究する。」
シャドウノルムは、ランダム化回路の下での作用素のハイゼンベルク時間発展の特性で表されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T18:46:46Z) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T15:06:32Z) - Quantum Sparse Coding [5.130440339897477]
我々はスパース符号化のための量子インスピレーション付きアルゴリズムを開発した。
量子コンピュータとイジングマシンの出現は、より正確な推定につながる可能性がある。
我々はLightrの量子インスパイアされたデジタルプラットフォーム上でシミュレーションデータを用いて数値実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T13:00:30Z) - Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。
任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T02:02:16Z) - Quantum verification and estimation with few copies [63.669642197519934]
大規模絡み合ったシステムの検証と推定は、信頼性の高い量子情報処理にそのようなシステムを用いる際の大きな課題の1つである。
本稿では,資源の一定数(サンプリング複雑性)に着目し,任意の次元のシステムに適していることを示す。
具体的には、量子状態トモグラフィー(quantum state tomography)の概念とともに、エンタングルメント検出のために少なくとも1つのコピーだけを必要とする確率的フレームワークをレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T18:20:07Z) - Bosonic field digitization for quantum computers [62.997667081978825]
我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。
本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-24T15:30:04Z)
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。