論文の概要: Efficient algorithm for fidelity estimation of two quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13383v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 13:54:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.28158
• Title: Efficient algorithm for fidelity estimation of two quantum states
• Title（参考訳）: 2つの量子状態の忠実度推定のための効率的なアルゴリズム
• Authors: Anumita Mukhopadhyay, Shibdas Roy, Arun Kumar Pati,
• Abstract要約: 本研究では, 混合状態に対する密度行列指数と干渉計方式に基づいて, 忠実度推定のための効率的なアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、量子状態の密度行列が互いに可換であるとき、未知の(純粋または混合の)2つの既知の量子状態の忠実度を推定する資源効率の高い手法として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fidelity estimation between two quantum states is crucial for quantum computation and information science. However, an efficacious method for this, especially for mixed states and higher-dimensional density matrices, remains elusive. While there are many existing algorithms on computing the fidelity between two pure states, there is not much work on how to obtain the fidelity between two mixed states. Here, we propose an efficient quantum algorithm for the fidelity estimation, based primarily on the density matrix exponentiation and interferometeric scheme for mixed states, with a time complexity of $O(N^2/ε^7)$, where $N$ is the system size and $ε$ is a precision error. Our algorithm may serve as a resource-efficient technique to deduce fidelity of any two (pure or mixed) unknown or known quantum states, when the density matrices of the quantum states commute with each other.
• Abstract（参考訳）: 2つの量子状態間の忠実度推定は、量子計算と情報科学にとって重要である。 しかし、これは特に混合状態や高次元密度行列に対して有効である。 2つの純状態間の忠実度を計算するアルゴリズムは数多く存在するが、2つの混合状態間の忠実度を得る方法はあまり研究されていない。 本稿では,混合状態に対する密度行列の指数化と干渉計のスキームを主目的とし,時間的複雑性が$O(N^2/ε^7)$であり,$N$がシステムサイズであり,$ε$が精度誤差であるような,忠実度推定のための効率的な量子アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、量子状態の密度行列が互いに可換であるとき、未知の(純粋または混合の)2つの既知の量子状態の忠実度を推定する資源効率の高い手法として機能する。

関連論文リスト

• Explicit Formulas for Estimating Trace of Reduced Density Matrix Powers via Single-Circuit Measurement Probabilities [10.43657724071918]
  還元密度行列の$n$dから$n$dまでのトレースを同時に推定する普遍的枠組みを提案する。 純粋量子法とNewton-Girard反復を組み合わせたハイブリッド量子古典的アプローチの2つのアルゴリズムを開発した。 非線形関数の推定や絡み合いの表現など,様々な応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T01:41:39Z)
• Augmenting Simulated Noisy Quantum Data Collection by Orders of Magnitude Using Pre-Trajectory Sampling with Batched Execution [47.60253809426628]
  提案手法は,誤差型を調整して軌道シミュレーションの効率化と有効性を高めることを目的としている。 私たちはそれぞれ100兆枚と100万枚という膨大なデータセットを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T22:36:18Z)
• Large-Scale Quantum Separability Through a Reproducible Machine Learning Lens [5.499796332553708]
  量子分離性問題は、二部格子密度行列が絡み合っているか分離可能であるかを決定することである。 大規模シナリオにおいて,このNP-hard問題に対する近似解を求めるための機械学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T18:53:26Z)
• Fast Quantum Algorithms for Trace Distance Estimation [8.646488471216262]
  本稿では, 加算誤差$varepsilon$内のトレース距離を, ランク$r$の混合量子状態間で推定する効率的な量子アルゴリズムを提案する。 低ランクトレース距離推定の判定版が$mathsfBQP$-completeであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T10:16:14Z)
• Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
  我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。 我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。 我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:04:16Z)
• Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
  証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。 任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z)
• Efficient Bipartite Entanglement Detection Scheme with a Quantum Adversarial Solver [89.80359585967642]
  パラメータ化量子回路で完了した2プレーヤゼロサムゲームとして,両部絡み検出を再構成する。 このプロトコルを線形光ネットワーク上で実験的に実装し、5量子量子純状態と2量子量子混合状態の両部絡み検出に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T09:46:45Z)
• Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit Distance [52.77024349608834]
  グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。 本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T12:35:26Z)
• Variational Quantum Algorithms for Trace Distance and Fidelity Estimation [7.247285982078057]
  近距離量子デバイスにおける2つの距離測定のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 まず,変分トレース距離推定(VTDE)アルゴリズムを提案する。 次に,変分忠実度推定(VFE)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T15:56:58Z)

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。