論文の概要: Shadow measurements for feedback-based quantum optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20366v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 18:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:56:55.313238
• Title: Shadow measurements for feedback-based quantum optimization
• Title（参考訳）: フィードバックに基づく量子最適化のための影の測定
• Authors: Leticia Bertuzzi, João P. Engster, Evandro C. R. da Rosa, Eduardo I. Duzzioni,
• Abstract要約: 本稿では、Ket量子プログラミングプラットフォームを用いて、最近導入されたFALQON(Fedback-based quantum optimization)アルゴリズムの実装について述べる。 パラメータ推定のフィードバックルーチンには古典的シャドウを用いており、この手法を観測変数の直接推定と比較する。 その結果,MaxCut問題に対するグラフ幾何に依存すると,古典的な影を持つ観測者の期待値を推定するのに要する測定量は,直接観測可能な推定値よりも最大16倍も低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Improving the performance of quantum algorithms is a fundamental task to achieve quantum advantage. In many cases, extracting information from quantum systems poses an important challenge for practical implementations in real-world quantum computers, given the high resource cost of performing state tomography. In this scenario, randomized measurements emerged as a promising tool. In particular, the classical shadows protocol allows one to retrieve expected values of low-weight Pauli observables by performing only local measurements. In this paper, we present an implementation of the recently introduced Feedback-based algorithm for quantum optimization (FALQON) with the Ket quantum programming platform, for solving the MaxCut optimization problem. We employ classical shadows for the feedback routine of parameter estimation and compare this approach with the direct estimation of observables. Our results show that depending on the graph geometry for the MaxCut problem, the number of measurements required to estimate expected values of observables with classical shadows can be up to 16 times lower than with direct observable estimation. Furthermore, by analyzing complete graphs, we numerically confirm a logarithmic growth in the required number of measurements relative to the number of observables, reinforcing that classical shadows can be a useful tool for estimating low-locality Pauli observables in quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムの性能向上は、量子優位性を達成するための基本的な課題である。 多くの場合、量子システムから情報を抽出することは、状態トモグラフィーを実行するための資源コストが高いことを考えると、現実の量子コンピュータにおける実践的な実装において重要な課題となる。 このシナリオでは、ランダム化された測定が有望なツールとして現れた。 特に、古典的なシャドウプロトコルでは、局所的な測定のみを実行することで、低重量のパウリ可観測物の期待値を取得することができる。 本稿では、Ket量子プログラミングプラットフォームを用いて、最近導入されたFALQON(Fedback-based quantum optimization)アルゴリズムの実装について述べる。 パラメータ推定のフィードバックルーチンには古典的シャドウを用いており、この手法を観測変数の直接推定と比較する。 その結果,MaxCut問題に対するグラフ幾何に依存すると,古典的な影を持つ観測者の期待値を推定するのに要する測定量は,直接観測可能な推定値よりも最大16倍も低いことがわかった。 さらに, 完全グラフを解析することにより, 観測可能な観測値の数に対して必要な測定値の対数的増加を数値的に確認し, 低局所性パウリ観測値を量子アルゴリズムで推定する上で, 古典的影が有用なツールであることを示す。

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