論文の概要: Optimizing sparse quantum state preparation with measurement and feedforward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21346v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 06:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.934436
• Title: Optimizing sparse quantum state preparation with measurement and feedforward
• Title（参考訳）: 測定とフィードフォワードによるスパース量子状態の最適化
• Authors: Yao-Cheng Lu, Han-Hsuan Lin,
• Abstract要約: 量子状態準備(QSP)は、多くの量子アルゴリズムにおいて重要な要素である。 回路深さを数キュービットに削減する2つのSQSPアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state preparation (QSP) is a key component in many quantum algorithms. In particular, the problem of sparse QSP (SQSP) $\unicode{x2013}$ the task of preparing the states with only a small number of non-zero amplitudes $\unicode{x2013}$ has garnered significant attention in recent years. In this work, we focus on reducing the circuit depth of SQSP with limited number of ancilla qubits. We present two SQSP algorithms: one with depth $O(n\log d)$, and another that reduces depth to $O(n)$. The latter leverages mid-circuit measurement and feedforward, where intermediate measurement outcomes are used to control subsequent quantum operations. Both constructions have size $O(dn)$ and use $O(d)$ ancilla qubits. Compared to the state-of-the-art SQSP algorithm in arXiv:2108.06150, which allows an arbitrary number of ancilla qubits $m>0$, both of our algorithms achieve lower circuit depth when $m=d$.
• Abstract（参考訳）: 量子状態準備(QSP)は、多くの量子アルゴリズムにおいて重要な要素である。 特に、スパース QSP (SQSP) $\unicode{x2013}$ の問題は、少数の非ゼロ振幅を持つ状態を作成するタスクである$\unicode{x2013}$ が近年大きな注目を集めている。 本研究では,SQSPの回路深度を限られた数のアンシラ量子ビットで低減することに焦点を当てる。 1つは深さ$O(n\log d)$で、もう1つは深さを$O(n)$に還元する。 後者は中間回路の測定とフィードフォワードを利用し、中間測定結果を使用してその後の量子演算を制御する。 どちらの構成も$O(dn)$で、$O(d)$ ancilla qubitsを使用する。 arXiv:2108.06150 の最先端 SQSP アルゴリズムと比較して,任意の数の ancilla qubits $m>0$ が可能である。

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