論文の概要: Efficient Gaussian State Preparation in Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20317v1
• Date: Sun, 27 Jul 2025 15:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.379838
• Title: Efficient Gaussian State Preparation in Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 量子回路における効率的なガウス状態形成
• Authors: Yichen Xie, Nadav Ben-Ami,
• Abstract要約: 本稿では,1キュービット回転から始まって指数振幅プロファイルを形成する回路ベースアプローチを提案し,解析する。 この手法がガウス状態と高い忠実性を達成することを実証する。 提案手法は、ガウス状態がノイズの多い量子ハードウェア上でアクセスできるようにするための有望な方法であると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930778301847907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian states hold a fundamental place in quantum mechanics, quantum information, and quantum computing. Many subfields, including quantum simulation of continuous-variable systems, quantum chemistry, and quantum machine learning, rely on the ability to accurately and efficiently prepare states that reflect a Gaussian profile in their probability amplitudes. Although Gaussian states are natural in continuous-variable systems, the practical interest in digital, gate-based quantum computers demands discrete approximations of Gaussian distributions over a computational basis of size \(2^n\). Because of the exponential scaling of naive amplitude-encoding approaches and the cost of certain block-encoding or Hamiltonian simulation techniques, a resource-efficient preparation of approximate Gaussian states is required. In this work, we propose and analyze a circuit-based approach that starts with single-qubit rotations to form an exponential amplitude profile and then applies the quantum Fourier transform to map those amplitudes into an approximate Gaussian distribution. We demonstrate that this procedure achieves high fidelity with the target Gaussian state while allowing optional pruning of small controlled-phase angles in the quantum Fourier transform, thus reducing gate complexity to near-linear in \(\mathcal{O}(n)\). We conclude that the proposed technique is a promising route to make Gaussian states accessible on noisy quantum hardware and to pave the way for scalable implementations on future devices. The implementation of this algorithm is available at the Classiq library: https://github.com/classiq/classiq-library.
• Abstract（参考訳）: ガウス状態は量子力学、量子情報、量子コンピューティングにおいて基本的な位置を占める。 連続変数系の量子シミュレーション、量子化学、量子機械学習を含む多くのサブフィールドは、確率振幅でガウスプロファイルを反映する状態を正確かつ効率的に準備する能力に依存している。 ガウス状態は連続変数系では自然であるが、デジタルゲートベースの量子コンピュータへの実践的な関心はガウス分布の離散近似を大きさ((2^n\)の計算基底で求める。 単純振幅符号化手法の指数的スケーリングとブロック符号化やハミルトンシミュレーション手法のコストのため、近似ガウス状態の資源効率の良い準備が必要である。 本研究では,1量子ビット回転から指数振幅プロファイルを形成し,量子フーリエ変換を用いてそれらの振幅を近似ガウス分布にマッピングする回路ベースの手法を提案し,解析する。 この手法は、量子フーリエ変換において小さな制御位相角の任意プルーニングを可能にしつつ、ターゲットガウス状態との高忠実性を達成し、ゲートの複雑さを \(\mathcal{O}(n)\) の準線形に減らすことを実証する。 提案手法は,ノイズの多い量子ハードウェア上でガウス状態にアクセスし,将来のデバイス上でスケーラブルな実装を実現するための,有望な方法である,と我々は結論付けている。 このアルゴリズムの実装はClassiqライブラリ(https://github.com/classiq/classiq-library)で利用可能である。

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