論文の概要: Faster State Preparation with Randomization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12247v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 07:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.233155
• Title: Faster State Preparation with Randomization
• Title（参考訳）: ランダム化による高速な状態調製
• Authors: Yue Wang, Xiao-Ming Zhang, Xiao Yuan, Qi Zhao,
• Abstract要約: 階層的な振幅構造を持つ状態の精度・コストトレードオフを改善するランダム化プロトコルを提案する。 ランダム化アンサンブルは, 決定論的トラルンケーション法に対して, トレース距離誤差の2次的改善を実現することを厳密に証明する。 この方法は、短期および耐故障性量子デバイスで準備可能な状態のクラスを広げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.283557976657445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state preparation remains a dominant cost in many quantum algorithms. We introduce a randomized protocol that fundamentally improves the accuracy-cost trade-off for states with hierarchical amplitude structures, where amplitudes decay exponentially or by a power law with exponent greater than one. Rather than commonly employed deterministically truncating small amplitudes, we prepare an ensemble of simple circuits: each retains all large amplitudes while amplifying a single small one. We rigorously prove that the randomized ensemble achieves a quadratic improvement in trace-distance error over the deterministic truncation method. This quadratic scaling halves the number of encoded amplitudes for exponential decay and yields polynomial reductions for power-law decay, which directly translates to a reduction in circuit depth. Demonstrations on molecular wavefunctions (LiH), many-body ground states (transverse-field Ising), and machine-learning parameters (ResNet) validate the approach across diverse applications. The method broadens the class of states preparable on near-term and fault-tolerant quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の準備は、多くの量子アルゴリズムにおいて主要なコストである。 本稿では,階層的な振幅構造を持つ状態の精度・コストトレードオフを根本的に改善するランダム化プロトコルを提案する。 決定論的に小さな振幅をトラッピングする代わりに、簡単な回路のアンサンブルを用意し、それぞれが1つの小さな振幅を増幅しながら大きな振幅を全て保持する。 ランダム化アンサンブルは, 決定論的トラルンケーション法に対して, トレース距離誤差の2次的改善を実現することを厳密に証明する。 この二次スケーリングは指数減衰のエンコード振幅の数を半減し、パワーロー減衰の多項式還元を生じさせ、直接回路深さを減少させる。 分子波動関数 (LiH) 、多体基底状態 (transverse-field Ising) 、機械学習パラメータ (ResNet) に関する実証は、様々なアプリケーションにまたがるアプローチを検証する。 この方法は、短期および耐故障性量子デバイスで準備可能な状態のクラスを広げる。

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