論文の概要: Reducing quantum resources for observable estimation with window-assisted coherent QPE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06677v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 20:00:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.508632
• Title: Reducing quantum resources for observable estimation with window-assisted coherent QPE
• Title（参考訳）: ウィンドウ支援コヒーレントQPEによる観測可能推定のための量子資源の削減
• Authors: Harriet Apel, Cristian L. Cortes, Jessica Lemieux, Mark Steudtner,
• Abstract要約: 本稿では,サブルーチンとして使用されるコヒーレントQPEのウィンドウ化により,アルゴリズム全体の精度が向上することを示す。 本研究では,ウィンドウアシスト型コヒーレントQPEをサブルーチンとして用いる観測可能量推定の量子タスクについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Phase Estimation (QPE) routines are known to fail probabilistically even with perfect gates and input states. This effect stems from an incompatibility of finite-sized quantum registers to capture a phase within QPE with phase angles of infinite precision, and the effect extend even beyond what would be reasonably expected from rounding. This effect can be partially mitigated by biasing the phase register with a window, or taper state, from classical signal processing. This paper focuses on how windowing a coherent QPE used as a subroutine can improve the accuracy of the overall algorithm. Specifically we study the quantum task of estimating observables where window-assisted coherent QPE is used as a subroutine to implement a reflection about an eigenstate. Quantum resource estimates show over 2-orders-of-magnitude reduction in Toffoli counts over the previous costed techniques -- also assisted by the use of improved block encoding techniques -- demonstrating an encouraging decrease in resources for quantum computation of molecular observables. Since QPE, as one of only a few quantum building blocks, appears as a subroutine in many algorithms; this analysis also provides a model for understanding how window functions propagate to an improved error in composite algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子位相推定(QPE)ルーチンは、完全なゲートや入力状態であっても確率的に失敗することが知られている。 この効果は有限サイズの量子レジスタの不整合性に起因し、QPE内の位相を無限精度の位相角で捕捉し、その効果は丸めから合理的に期待できる範囲を超えても広がる。 この効果は、位相レジスタを従来の信号処理からウィンドウまたはテーパ状態にバイアスすることで部分的に緩和することができる。 本稿では,サブルーチンとして使用されるコヒーレントQPEのウィンドウ化により,アルゴリズム全体の精度が向上することを示す。 具体的には、ウィンドウアシストコヒーレントQPEをサブルーチンとして使用し、固有状態に関するリフレクションを実装する観測可能量を推定する量子タスクについて検討する。 量子リソース推定では、それまでのコストのかかるテクニックよりも2桁のトフォリ数の減少が示されており、また、改良されたブロック符号化技術の使用により、分子可観測物の量子計算のためのリソースの減少が促進されている。 数個の量子ビルディングブロックの1つであるQPEは、多くのアルゴリズムにおいてサブルーチンとして現れるため、この分析はまた、複合アルゴリズムにおける改善されたエラーに対してウィンドウ関数がどのように伝播するかを理解するためのモデルも提供する。

関連論文リスト

• Towards Practical Quantum Phase Estimation: A Modular, Scalable, and Adaptive Approach [0.0]
  本稿では,適応ウィンドウ量子位相推定(AWQPE)アルゴリズムを提案する。 AWQPEは、所望の精度を達成するのに必要なイテレーションの数を大幅に削減する。 我々の数値シミュレーションは、AWQPEの精度と堅牢性を示し、資源効率と計算速度の明確なバランスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T08:06:28Z)
• Post-Variational Ground State Estimation via QPE-Based Quantum Imaginary Time Evolution [0.0]
  本稿では,QPEに基づくQPE-QITE(Quantum imaginary Time Evolution)アルゴリズムについて述べる。 変分法とは異なり、QPE-QITEは量子レジスタを低エネルギー固有状態に投影するために追加のアンシラを用いる。 低自己相関バイナリシーケンス(LABS)問題に適用することで,QPE-QITEの機能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-15T18:44:14Z)
• Extending Quantum Perceptrons: Rydberg Devices, Multi-Class Classification, and Error Tolerance [67.77677387243135]
  量子ニューロモーフィックコンピューティング(QNC)は、量子計算とニューラルネットワークを融合して、量子機械学習(QML)のためのスケーラブルで耐雑音性のあるアルゴリズムを作成する QNCの中核は量子パーセプトロン(QP)であり、相互作用する量子ビットのアナログダイナミクスを利用して普遍的な量子計算を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T23:56:20Z)
• A case study against QSVT: assessment of quantum phase estimation improved by signal processing techniques [0.0]
  近年, 量子位相推定を無測定のサブルーチンとしてコヒーレントに利用する量子アルゴリズムが提案されている。 本稿では,カイザーウィンドウ関数の利用がQPEを実現するための最も実用的な選択であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T18:08:10Z)
• Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits: Convergence Analysis [42.275148861039895]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズプロセッサを介して量子アドバンテージを得るための最も有望な経路を提供する。 不完全性とデコヒーレンスによるゲートノイズは、バイアスを導入して勾配推定に影響を与える。 QEM(Quantum error mitigation)技術は、キュービット数の増加を必要とせずに、推定バイアスを低減することができる。 QEMは必要な反復回数を減らすことができるが、量子ノイズレベルが十分に小さい限りである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T10:48:04Z)
• Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum eigensolver algorithm with robust amplitude estimation [50.591267188664666]
  量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。 これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:51:36Z)
• Interactive Protocols for Classically-Verifiable Quantum Advantage [46.093185827838035]
  証明者と検証者の間の「相互作用」は、検証可能性と実装のギャップを埋めることができる。 イオントラップ量子コンピュータを用いた対話型量子アドバンストプロトコルの最初の実装を実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T19:00:00Z)
• Q-Match: Iterative Shape Matching via Quantum Annealing [64.74942589569596]
  形状対応を見つけることは、NP-hard quadratic assignment problem (QAP)として定式化できる。 本稿では,アルファ拡大アルゴリズムに触発されたQAPの反復量子法Q-Matchを提案する。 Q-Match は、実世界の問題にスケールできるような長文対応のサブセットにおいて、反復的に形状マッチング問題に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:59:38Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

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。