論文の概要: Advancing Quantum State Preparation Using Decision Diagram with Local Invertible Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17170v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:42:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.65503
• Title: Advancing Quantum State Preparation Using Decision Diagram with Local Invertible Maps
• Title（参考訳）: 局所可逆写像を用いた決定図を用いた量子状態の創製
• Authors: Xin Hong, Aochu Dai, Chenjian Li, Sanjiang Li, Shenggang Ying, Mingsheng Ying,
• Abstract要約: 本稿では,利用可能なアシラ量子ビットの数に応じて,効率的な量子状態合成(QSP)アルゴリズム群を提案する。 我々のアプローチは、量子回路の複雑さを低減するために、局所可逆写像決定図(LimTDD)のパワーを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.328178128965817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum state preparation (QSP) is a fundamental task in quantum computing and quantum information processing. It is critical to the execution of many quantum algorithms, including those in quantum machine learning. In this paper, we propose a family of efficient QSP algorithms tailored to different numbers of available ancilla qubits - ranging from no ancilla qubits, to a single ancilla qubit, to a sufficiently large number of ancilla qubits. Our approach exploits the power of Local Invertible Map Tensor Decision Diagrams (LimTDDs) - a highly compact representation of quantum states that combines tensor networks and decision diagrams to reduce quantum circuit complexity. Extensive experiments demonstrate that our methods significantly outperform existing approaches and exhibit better scalability for large-scale quantum states, both in terms of runtime and gate complexity. Furthermore, our method shows exponential improvement in best-case scenarios.
• Abstract（参考訳）: 量子状態準備(QSP)は、量子コンピューティングと量子情報処理の基本的な課題である。 量子機械学習を含む多くの量子アルゴリズムの実行には欠かせない。 本稿では, 利用可能なアンシラ量子ビットの数が多様で, 単一のアンシラ量子ビットから十分な数のアンシラ量子ビットまで, 利用可能なアンシラ量子ビットの数に合わせた効率的なQSPアルゴリズム群を提案する。 我々のアプローチは、テンソルネットワークと決定ダイアグラムを組み合わせた量子状態のコンパクトな表現である局所可逆写像テンソル決定ダイアグラム(LimTDD)のパワーを利用する。 大規模な実験により,我々の手法は既存の手法よりも大幅に優れており,実行時とゲートの複雑さの両面において,大規模量子状態のスケーラビリティが向上していることが示された。 さらに,本手法は,ベストケースシナリオの指数的改善を示す。

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