論文の概要: Lovász Meets Lieb-Schultz-Mattis: Complexity in Approximate Quantum Error Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04453v1
- Date: Mon, 06 Oct 2025 03:00:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.664196
- Title: Lovász Meets Lieb-Schultz-Mattis: Complexity in Approximate Quantum Error Correction
- Title(参考訳): Lovász氏がLieb-Schultz-Mattis氏:近似量子エラー補正の複雑さ
- Authors: Jinmin Yi, Ruizhi Liu, Zhi Li,
- Abstract要約: 我々は,AQECの誤り訂正力とコード状態作成の難しさの緊張関係を明らかにする。
短距離の絡み合った状態は局所演算子を介して識別可能である必要があることを示す。
我々のフレームワークは、Lieb-Schultz-Mattis型制約を持つシステムに対して、新しい視点を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.614650093702117
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Approximate quantum error correction (AQEC) provides a versatile framework for both quantum information processing and probing many-body entanglement. We reveal a fundamental tension between the error-correcting power of an AQEC and the hardness of code state preparation. More precisely, through a novel application of the Lov\'asz local lemma, we establish a fundamental trade-off between local indistinguishability and circuit complexity, showing that orthogonal short-range entangled states must be distinguishable via a local operator. These results offer a powerful tool for exploring quantum circuit complexity across diverse settings. As applications, we derive stronger constraints on the complexity of AQEC codes with transversal logical gates and establish strong complexity lower bounds for W state preparation. Our framework also provides a novel perspective for systems with Lieb-Schultz-Mattis type constraints.
- Abstract(参考訳): 近似量子誤り訂正(AQEC)は、量子情報処理と多体絡みの探索の両方のための汎用的なフレームワークを提供する。
我々は,AQECの誤り訂正力とコード状態作成の難しさの基本的な緊張関係を明らかにする。
より正確には、Lov\'asz局所補題の新たな応用により、局所不明瞭性と回路複雑性の基本的なトレードオフを確立し、直交短距離絡み状態が局所作用素を介して識別可能であることを示す。
これらの結果は、様々な設定で量子回路の複雑さを探索するための強力なツールを提供する。
応用として、AQEC符号の超越論理ゲートによる複雑さに対する強い制約を導出し、W状態準備のための強い複雑性の下限を確立する。
我々のフレームワークは、Lieb-Schultz-Mattis型制約を持つシステムに対して、新しい視点を提供する。
関連論文リスト
- Quantum-Efficient Reinforcement Learning Solutions for Last-Mile On-Demand Delivery [1.8262547855491453]
時間Windowsを用いた大規模キャパシタイトピックアップ・デリバリ問題の解法を量子コンピューティングで検討する。
エンタングル層と変分層を有する新しい問題固有符号化量子回路を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-07T13:50:43Z) - Minor Embedding for Quantum Annealing with Reinforcement Learning [10.787328610467801]
強化学習(RL)は、小さな埋め込みをシーケンシャルな意思決定問題として扱うことで、有望な代替手段を提供する。
提案手法は, 完全連結問題とランダムに生成した問題の両方を埋め込む能力をテストする。
提案手法は,よりフレキシブルで汎用的なフレームワークとしてのRLの可能性を強調し,問題のサイズを適度に拡大し,異なるグラフ構造に順応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-21T18:54:15Z) - Complexity and order in approximate quantum error-correcting codes [1.1999555634662633]
量子回路の複雑性と近似量子誤差補正(AQEC)特性の厳密な接続を確立する。
我々の重要な発見は、サブシステムの分散が$O(k/n)$しきい値以下であれば、コード部分空間の任意の状態は、回路の複雑さの低い境界に従わなければならないということである。
AQECのこの理論は、多体量子系の量子複雑性と順序を理解するための汎用的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T07:03:46Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [88.57261102552016]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T17:53:55Z) - Unitary Complexity and the Uhlmann Transformation Problem [39.6823854861458]
本稿では, 単項合成問題の枠組みを導入し, 還元と単項複雑性クラスについて考察する。
このフレームワークは、ある絡み合った状態が局所的な操作によって別の状態に変換される複雑さを研究するのに使用します。
そこで我々は,多くの自然量子情報処理タスクの計算複雑性を研究するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T17:46:39Z) - Quantum process tomography of continuous-variable gates using coherent
states [49.299443295581064]
ボソニックモード超伝導回路におけるコヒーレント状態量子プロセストモグラフィ(csQPT)の使用を実証する。
符号化量子ビット上の変位とSNAP演算を用いて構築した論理量子ゲートを特徴付けることにより,本手法の結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T18:08:08Z) - Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。
3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T17:49:09Z) - Quantum communication complexity beyond Bell nonlocality [87.70068711362255]
効率的な分散コンピューティングは、リソース要求タスクを解決するためのスケーラブルな戦略を提供する。
量子リソースはこのタスクに適しており、古典的手法よりも優れた明確な戦略を提供する。
我々は,ベルのような不等式に,新たなコミュニケーション複雑性タスクのクラスを関連付けることができることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T18:00:09Z)
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。