論文の概要: Pauli webs spun by transversal $|Y\rangle$ state initialisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00957v1
- Date: Sun, 02 Feb 2025 23:29:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:58:43.743674
- Title: Pauli webs spun by transversal $|Y\rangle$ state initialisation
- Title(参考訳): Pauli webs spun by transversal $|Y\rangle$ state initialization
- Authors: Kwok Ho Wan, Zhenghao Zhong,
- Abstract要約: 元々は、[arXiv:02286, arR:2302.07395, arXiv:2302.12]のYrangle状態が、[arXiv:2411391]の[arXiv:2411391]のフォールド-トランスバースゲートの実装に明示的に組み込まれていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Originally motivated by the (fold-)transversal related initialisation of logical surface code $|Y\rangle$ states from [arXiv:1603.02286, arXiv:2302.07395, arXiv:2302.12292], which was then explicitly extended to the fold-transversal $S$ gate implementation in [arXiv:2412.01391] for the rotated surface code, we employ ZX-calculus and Pauli web to understand the $|Y\rangle=S|+\rangle$ state transversal initialisation scheme.
- Abstract(参考訳): 元々は、[arXiv:1603.02286, arXiv:2302.07395, arXiv:2302.12292]からの論理曲面符号の(折りたたみ)変換に関する初期化を動機とし、[arXiv:2412.01391]の折りたたみ変換実装に明示的に拡張され、ZX-calculus と Pauli Web を用いて、$|Y\rangle=S|+\rangle$状態変換初期化スキームを理解する。
関連論文リスト
- Pauli web of the $|Y\rangle$ state surface code injection [0.0]
ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
ZX-calculus と Pauli web を使って、回転した曲面コードに対する$|Yrangle$状態注入を理解します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-26T15:51:30Z) - Efficient Circuit-Based Quantum State Tomography via Sparse Entry Optimization [0.6008132390640295]
我々は、$n$量子ビット状態を$k$非ゼロエントリで再構成する効率的な回路ベースの量子状態トモグラフィー手法を提案する。
我々は、$|psirangle$ における 0 でないエントリの位置に基づいて、CNOT ゲートの数に上限を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-29T02:59:13Z) - Layered State Discovery for Incremental Autonomous Exploration [106.37656068276901]
Layered Autonomous Exploration (LAE) は、$tildemathcalO(LSrightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12(Srightar row_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)Srightarrow_LAln12(Srightarrow_LAln12)のサンプル複雑性を達成するAXの新しいアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T22:58:12Z) - Horizon-Free Reinforcement Learning in Polynomial Time: the Power of
Stationary Policies [88.75843804630772]
我々は既存の境界に対して,$Oleft(mathrmpoly(S,A,log K)sqrtKright)を後悔するアルゴリズムを設計する。
この結果は、定常政策の近似力、安定性、および濃度特性を確立する新しい構造補題の列に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-24T08:14:12Z) - Minimal Expected Regret in Linear Quadratic Control [79.81807680370677]
オンライン学習アルゴリズムを考案し、その期待された後悔を保証します。
当時のこの後悔は、$A$と$B$が未知の場合、$widetildeO((d_u+d_x)sqrtd_xT)$によって上界(i)となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T14:07:21Z) - An Algorithm for Reversible Logic Circuit Synthesis Based on Tensor Decomposition [0.0]
可逆論理合成のためのアルゴリズムを提案する。
写像は階数 ($2n-2$) テンソルのテンソル積と 2 倍の恒等行列のテンソル積と書くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T08:18:53Z) - Improved Weak Simulation of Universal Quantum Circuits by Correlated
$L_1$ Sampling [0.0]
弱シミュレーションはしばしば弱いシミュレーションと呼ばれ、量子的優位性をいつ求めるかを決定する方法である。
最低の$L_$ノルムサンプリングコストの上限を$mathcal O(xit delta-2)$から$t$の次の順序に構築的に締め付ける。
これは、我々の知識の最悪の場合において、この境界の有限t$への依存を下げた最初の弱いシミュレーションアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T05:50:11Z) - Nearly Horizon-Free Offline Reinforcement Learning [97.36751930393245]
S$状態、$A$アクション、計画的地平$H$で、エピソードな時間同質なMarkov決定プロセスに関するオフライン強化学習を再考する。
経験的MDPを用いた評価と計画のための,約$H$自由なサンプル複雑性境界の最初の集合を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T18:52:17Z) - Approximate Unitary 3-Designs from Transvection Markov Chains [3.0586855806896045]
我々は、Kerdockの2ドル設計とシンプレクティック・トランスベクションを混合したマルコフ・プロセスを構築し、このプロセスが$epsilon$-approximate Unitary $3$-designを生成することを示す。
ハードウェアの観点から見れば、2ドル(約2,400円)の対流は、トラップイオン量子コンピュータのネイティブな2ドル(約2,400円)の演算を形成するモルマー・ソレンセンゲートに正確にマッピングされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T22:27:10Z) - An Optimal Separation of Randomized and Quantum Query Complexity [67.19751155411075]
すべての決定木に対して、与えられた順序 $ellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ sum to at least $cellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ where $n$ is the number of variables, $d$ is the tree depth, $c>0$ is a absolute constant。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T06:50:57Z) - $Q$-learning with Logarithmic Regret [60.24952657636464]
楽観的な$Q$は$mathcalOleft(fracSAcdot mathrmpolyleft(Hright)Delta_minlogleft(SATright)right)$ cumulative regret bound, where $S$ is the number of state, $A$ is the number of action, $H$ is the planning horizon, $T$ is the total number of steps, $Delta_min$ is the least sub-Optitimality gap。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T13:01:33Z)
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。