論文の概要: Optimal Haar random fermionic linear optics circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24212v1
- Date: Fri, 30 May 2025 04:52:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.775522
- Title: Optimal Haar random fermionic linear optics circuits
- Title(参考訳): 最適ハールランダムフェルミオン線形光回路
- Authors: Paolo Braccia, N. L. Diaz, Martin Larocca, M. Cerezo, Diego García-Martín,
- Abstract要約: 非粒子保存(能動)および粒子保存(パッシブ)FLOハール測度上でのサンプリングに最適なアルゴリズムを導入する。
また、Clifford FLOを最適な$Theta(n2)$ゲートカウントでサンプリングする量子回路も提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sampling unitary Fermionic Linear Optics (FLO), or matchgate circuits, has become a fundamental tool in quantum information. Such capability enables a large number of applications ranging from randomized benchmarking of continuous gate sets, to fermionic classical shadows. In this work, we introduce optimal algorithms to sample over the non-particle-preserving (active) and particle-preserving (passive) FLO Haar measures. In particular, we provide appropriate distributions for the gates of $n$-qubit parametrized circuits which produce random active and passive FLO. In contrast to previous approaches, which either incur classical $\mathcal{O}(n^3)$ compilation costs or have suboptimal depths, our methods directly output circuits which simultaneously achieve an optimal down-to-the-constant-factor $\Theta(n)$ depth and $\Theta(n^2)$ gate count; with only a $\Theta(n^2)$ classical overhead. Finally, we also provide quantum circuits to sample Clifford FLO with an optimal $\Theta(n^2)$ gate count.
- Abstract(参考訳): 一元性フェルミオン線形光学(FLO)またはマッチゲート回路のサンプリングは、量子情報の基本ツールとなっている。
このような能力は、連続ゲートセットのランダム化ベンチマークからフェルミオン古典影まで、多数のアプリケーションを可能にする。
本研究では,非粒子保存(アクティブ)および粒子保存(パッシブ)FLOハール測度上でのサンプリングに最適なアルゴリズムを提案する。
特に、ランダムなアクティブかつパッシブなFLOを生成する$n$-qubitパラメタライズド回路のゲートに対して適切な分布を提供する。
従来の$\mathcal{O}(n^3)$コンパイルコストやサブ最適深さを持つ従来の手法とは対照的に、我々の手法は、$\Theta(n)$ depthと$\Theta(n^2)$ゲートカウントを同時に達成する回路を直接出力する。
最後に、Clifford FLOを最適な$\Theta(n^2)$ゲートカウントでサンプリングする量子回路も提供する。
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