Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low-depth measurement-based deterministic quantum state preparation

論文の概要: Low-depth measurement-based deterministic quantum state preparation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08267v1
Date: Thu, 09 Oct 2025 14:22:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.125648
Title: Low-depth measurement-based deterministic quantum state preparation
Title（参考訳）: 低深度測定に基づく決定論的量子状態準備
Authors: Roselyn Nmaju, Fiona Speirits, Sarah Croke,
Abstract要約: 任意の量子状態生成のための低深さ振幅符号化法を提案する。そこで本研究では,既存の分割コンカレントアルゴリズムに基づいて,最終状態からアシラリー量子ビットをアンタングルする方法を提案する。提案手法は測定に基づくが決定論的であり,既存の状態準備アルゴリズムに代替的なアプローチを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a low-depth amplitude encoding method for arbitrary quantum state preparation. Building on the foundation of an existing divide-and-conquer algorithm, we propose a method to disentangle the ancillary qubits from the final state. Our method is measurement-based but deterministic, and offers an alternative approach to existing state preparation algorithms. It has circuit depth O(n), which is known to be optimal, and O(2^n) ancilla qubits, which is close to optimal. We illustrate our method through detailed worked examples of both a ``dense'' state and a W-state. We discuss extensions to the algorithm resetting qubits mid-circuit, and construct hybrid algorithms with varying space and circuit depth complexities.
Abstract（参考訳）: 任意の量子状態生成のための低深さ振幅符号化法を提案する。そこで本研究では,既存の分割コンカレントアルゴリズムを基礎として,アシラリー量子ビットを最終状態から切り離す手法を提案する。提案手法は測定に基づくが決定論的であり,既存の状態準備アルゴリズムに代替的なアプローチを提供する。回路深度 O(n) は最適であることが知られ、O(2^n) は最適に近い。本稿では, 'dense' 状態と W-state 状態の両方の詳細な例を通して,本手法について解説する。そこで我々は,量子ビットを中間回路にリセットするアルゴリズムの拡張について論じ,空間と回路深さの異なるハイブリッドアルゴリズムを構築した。

関連論文リスト

Algebraic Reduction to Improve an Optimally Bounded Quantum State Preparation Algorithm [0.6875312133832078]
n$-qubit量子状態の合成は、多くの量子アルゴリズムのための横断的なサブルーチンである。より単純な代数的分解は、所望状態の実際の部分の準備を複素状態から分離するために提案される。複雑性の低減は、元の分解で3つではなく、各一様に制御されたゲートに対して1つの演算子$$を使用するためである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-06T09:40:09Z)
Near-Heisenberg-limited parallel amplitude estimation with logarithmic depth circuit [0.39102514525861415]
本稿では,並列化振幅推定(PAE)アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,クエリの総数と回路深さのサブ線形スケーリングを同時に実現している。提案アルゴリズムは,デバイス実装に適した分散量子コンピューティングの形式を有する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-08T08:38:14Z)
Fast Expectation Value Calculation Speedup of Quantum Approximate Optimization Algorithm: HoLCUs QAOA [55.2480439325792]
本稿では,LCU演算子の線形結合として表現できる演算子の期待値を計算するための新しい手法を提案する。この方法は任意の量子アルゴリズムに対して一般的であり、変分量子アルゴリズムの加速に特に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-03T17:15:23Z)
Entanglement-induced exponential advantage in amplitude estimation via state matrixization [11.282486674587236]
量子振幅の推定(または2つの量子状態間の重なり合い)は、量子コンピューティングの基本的な課題である。本稿では,純粋状態から行列形式への変換による量子振幅推定のための新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。我々は,チャネルブロック符号化と呼ばれる手法を用いて,新しい行列化フレームワーク内で振幅推定アルゴリズムを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-25T04:35:53Z)
Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms [64.10576998630981]
最適なヘッセン依存型サンプルの複雑さを, 初めて厳密に評価した。ヘシアン非依存のアルゴリズムは、すべてのヘシアンインスタンスに対して最適なサンプル複雑さを普遍的に達成する。本アルゴリズムにより得られたサンプルの最適複雑さは,重み付き雑音分布においても有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T17:03:22Z)
Approximate Quantum Compiling for Quantum Simulation: A Tensor Network based approach [1.237454174824584]
行列生成状態(MPS)から短深さ量子回路を生成する新しいアルゴリズムであるAQCtensorを導入する。我々のアプローチは、量子多体ハミルトニアンの時間進化から生じる量子状態の準備に特化している。 100量子ビットのシミュレーション問題に対して、AQCtensorは、結果の最適化回路の深さの少なくとも1桁の縮小を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-20T14:40:29Z)
Quantum Mixed State Compiling [3.848364262836074]
本稿では,短期ハードウェアに適した混合状態を学習するための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。本アルゴリズムは、純粋状態のための準備回路の学習を目的とした従来のVQAの一般化を表す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-01T15:21:41Z)
Quantum Goemans-Williamson Algorithm with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [62.72309460291971]
本稿では,n+1$ qubitsしか使用しないGoemans-Williamsonアルゴリズムの変分量子アルゴリズムを提案する。補助量子ビット上で適切にパラメータ化されたユニタリ条件として目的行列を符号化することにより、効率的な最適化を実現する。各種NPハード問題に対して,Goemans-Williamsonアルゴリズムの量子的効率的な実装を考案し,提案プロトコルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T03:15:23Z)
ES-Based Jacobian Enables Faster Bilevel Optimization [53.675623215542515]
バイレベル最適化(BO)は多くの現代の機械学習問題を解決する強力なツールとして生まれてきた。既存の勾配法では、ヤコビアンあるいはヘッセンベクトル計算による二階微分近似が必要となる。本稿では,進化戦略(ES)に基づく新しいBOアルゴリズムを提案し,BOの過勾配における応答ヤコビ行列を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T19:36:50Z)
Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired Annealing [58.720142291102135]
本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:26:17Z)
Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.16773494166644]
通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T15:54:44Z)

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。