論文の概要: Efficient circuits for leaf-separable state preparation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11227v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 12:30:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.581044
• Title: Efficient circuits for leaf-separable state preparation
• Title（参考訳）: 葉分離可能な状態調製のための効率的な回路
• Authors: Sunil Vittal, Anthony Wilkie, Nika Rastegari, Mostafa Atallah, Rebekah Herrman,
• Abstract要約: 本稿では,葉分離可能な量子状態の効率向上のために,対数深さディック状態回路とハミング重みエンコーダを組み合わせた状態準備アルゴリズムを提案する。 本研究では, 4 から 15 キュービットのランダムに生成したターゲット状態に対して, 数値シミュレーションによりアルゴリズムの性能を評価する。 これらの結果は、ディック状態やニアディッケ状態のような構造化入力を必要とする量子アルゴリズムのスケーラブルな状態準備に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient state preparation is a challenging and important problem in quantum computing. In this work, we present a recursive state preparation algorithm that combines logarithmic-depth Dicke state circuits with Hamming weight encoders for efficiently preparing ``leaf-separable" quantum states. The algorithm is built on binary partition trees, generalized weight distribution blocks (gWDBs), and leaf-level encoders. We evaluate the performance of the algorithm by numerically simulating it on randomly generated target states with between 4 and 15 qubits. Compared to general state preparation approaches which require $O(2^n)$ CX gates, our algorithm achieves a circuit depth of $O(k\log\frac{n}{k} + 2^k)$ and uses $O(n(k+2^k))$ two-qubit gates, where $k < n$ denotes the subtree size. We also compare implementations of the algorithm with and without the use of ancilla qubits, providing a detailed analysis of the trade-offs in circuit depth and two-qubit gate counts. These results contribute to scalable state preparation for quantum algorithms that require structured inputs such as Dicke or near-Dicke states.
• Abstract（参考訳）: 効率的な状態準備は量子コンピューティングにおいて困難かつ重要な問題である。 本研究では, 対数深さディック状態回路とハミング重みエンコーダを組み合わせた再帰的状態生成アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは二分木、一般化重量分布ブロック(gWDB)、葉レベルエンコーダ上に構築されている。 本研究では, 4 から 15 キュービットのランダムに生成したターゲット状態に対して, 数値シミュレーションによりアルゴリズムの性能を評価する。 O(2^n)$ CXゲートを必要とする一般的な状態準備手法と比較して、我々のアルゴリズムは回路深さが$O(k\log\frac{n}{k} + 2^k)$に達し、$O(n(k+2^k))$ 2-qubitゲートを使用する。 また,回路深度と2キュービットゲート数とのトレードオフを詳細に解析し,アンシラ量子ビットを使用・使用せずにアルゴリズムの実装を比較した。 これらの結果は、ディック状態やニアディッケ状態のような構造化入力を必要とする量子アルゴリズムのスケーラブルな状態準備に寄与する。

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