論文の概要: Variational quantum state diagonalization with computational-basis probabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18257v2
- Date: Thu, 22 May 2025 05:37:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 14:49:21.234345
- Title: Variational quantum state diagonalization with computational-basis probabilities
- Title（参考訳）: 計算基底確率による変分量子状態対角化
- Authors: Juan Yao,
- Abstract要約: 本稿では,変分量子回路の最適化に基づく新しい量子対角化アルゴリズムを提案する。
提案手法は,入力量子状態の対角形生成に成功していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this report, we propose a novel quantum diagonalization algorithm based on the optimization of variational quantum circuits. Diagonalizing a quantum state is a fundamental yet computationally challenging task in quantum information science, especially as the system size increases. To address this challenge, we reformulate the problem as a variational optimization process, where parameterized quantum circuits are trained to transform the input state into a diagonal form. To guide the optimization, we develop two objective functions based on measurement outcomes in the computational basis. The first objective function utilizes global computational basis probabilities, with the optimized value directly yielding the purity of the input state. The second objective function, designed for enhanced experimental feasibility, is constructed solely from single-qubit probabilities. It admits an elegant and compact analytical form that significantly reduces the exponential measurement complexity, while still effectively driving the state toward a diagonal representation. Through numerical simulations and analytical insights, we demonstrate that our variational optimization framework successfully produces the diagonal form of an input quantum state, offering a scalable and practical solution for quantum state diagonalization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分量子回路の最適化に基づく新しい量子対角化アルゴリズムを提案する。
量子状態の対角化は、特にシステムサイズが大きくなるにつれて、量子情報科学における基本的な計算上の課題である。
この課題に対処するために、パラメータ化された量子回路をトレーニングして入力状態を対角形に変換する、変分最適化プロセスとして問題を再構築する。
最適化の導出のために,計算ベースで測定結果に基づいて2つの目的関数を開発する。
第1の目的関数はグローバルな計算ベース確率を利用し、最適化された値は入力状態の純度を直接生成する。
第2の目的関数は、実験可能性の向上のために設計され、単一の量子ビット確率からのみ構成される。
それはエレガントでコンパクトな分析形式を認めており、指数的な測定の複雑さを著しく減らし、それでも対角線表現に向けて効果的に状態を駆動している。
数値シミュレーションと解析的洞察により、我々の変分最適化フレームワークが入力量子状態の対角形をうまく生成し、量子状態対角化のためのスケーラブルで実用的なソリューションを提供することを示した。
関連論文リスト
- Quantum Circuit for Non-Unitary Linear Transformation of Basis Sets [4.289769713465494]
本稿では、量子計算プラットフォームに基づく基底の非単項線形変換を実装するための新しいアプローチを提案する。
Singular Value Decomposition (SVD) をプロセスに統合することにより、約$O(n)$の操作深度を約$n$ ancilla qubitsで達成する。
複雑な量子状態や現象のより深い探索を可能にし、物理学や化学における量子コンピューティングの実践的応用を拡大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T04:55:51Z) - Quantum Natural Stochastic Pairwise Coordinate Descent [6.187270874122921]
近年,変分量子アルゴリズム(VQA)による量子機械学習が注目されている。
本稿では,2QNSCD最適化法を提案する。
ゲート複雑性を持つ量子回路をパラメータ化量子回路と単発量子計測の2倍の精度で用いた,新しい計量テンソルの疎い非バイアス推定器を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T18:57:29Z) - Learning the expressibility of quantum circuit ansatz using transformer [5.368973814856243]
本稿では,量子回路のアンサーゼの表現可能性を予測するために,トランスフォーマーモデルを提案する。
本研究は、量子回路アンサーゼの表現可能性の理解を深め、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを進化させることが可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T07:34:07Z) - Solving reaction dynamics with quantum computing algorithms [42.408991654684876]
線形応答によって支配される異なる反応を記述することに関連する応答関数の量子アルゴリズムについて検討する。
我々は原子核物理学の応用に焦点をあて、格子上の量子ビット効率のマッピングを検討し、現実的な散乱シミュレーションに必要な大量の量を効率的に表現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-30T00:21:46Z) - Quantum Realization of the Finite Element Method [0.0]
本稿では,二階線形楕円偏微分方程式を$d$線形有限要素で離散化するための量子アルゴリズムを提案する。
この構成において重要なステップはBPXプリコンディショナーであり、線形系を十分によく調和されたものに変換する。
我々は、任意の固定次元に対して、我々の量子アルゴリズムが与えられた寛容に対する解の適切な機能を計算することができることを示す構成的証明を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T15:44:20Z) - Calculating the expected value function of a two-stage stochastic optimization program with a quantum algorithm [0.0]
2段階プログラミングは不確実性の下での意思決定における問題定式化である。
この研究は量子アルゴリズムを用いて、期待値関数をスピードアップで推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T00:07:34Z) - Determining the ability for universal quantum computing: Testing
controllability via dimensional expressivity [39.58317527488534]
制御性テストは、外部制御の数を減らすために量子デバイスの設計に使用できる。
パラメタライズド量子回路に基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムを考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T15:33:41Z) - Quantum Dueling: an Efficient Solution for Combinatorial Optimization [3.7398607565670536]
量子デュエル(quantum dueling)と呼ぶ汎用最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。
量子デュエルは、追加のqubitレジスタを統合することで革新的であり、2組のソリューションが競合するデュエルのシナリオを効果的に生成する。
我々の研究は、量子ビットの数を増やすことで、これまで考えられていなかったアルゴリズムの開発が可能になり、効率的な量子アルゴリズム設計の進歩の道を開くことを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T18:33:55Z) - Real quantum operations and state transformations [44.99833362998488]
想像力の資源理論は、複素数の役割を理解するのに有用な枠組みを提供する。
本稿の前半では、単一パーティおよび二部構成における実(量子)操作の特性について検討する。
本稿では,本論文の後半において,実量子演算による単一コピー状態変換の問題に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-28T01:08:16Z) - Analyzing Prospects for Quantum Advantage in Topological Data Analysis [35.423446067065576]
我々は、トポロジカルデータ解析のための改良された量子アルゴリズムを解析し、最適化する。
超二次量子スピードアップは乗法誤差近似をターゲットとする場合にのみ可能であることを示す。
数百億のトフォリを持つ量子回路は、古典的に難解なインスタンスを解くことができると我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:56:15Z) - Provably efficient variational generative modeling of quantum many-body
systems via quantum-probabilistic information geometry [3.5097082077065003]
パラメータ化混合状態に対する量子自然勾配降下の一般化を導入する。
また、堅牢な一階近似アルゴリズム、Quantum-Probabilistic Mirror Descentを提供する。
我々のアプローチは、モデル選択における柔軟性を実現するために、それまでのサンプル効率の手法を拡張しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T17:58:15Z) - 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) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)
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。