論文の概要: Hybrid Quantum State Preparation via Data Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01798v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 15:32:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.928603
• Title: Hybrid Quantum State Preparation via Data Compression
• Title（参考訳）: データ圧縮によるハイブリッド量子状態生成
• Authors: Emad Rezaei Fard Boosari, Maryam Afsary,
• Abstract要約: 一般的な$n$qubit状態のための量子状態準備(QSP)には、$O(2n)$CNOTと回路深さが必要である。 圧縮可能なデータに対して,このコストを$O(poly(n)$に削減する,アンシラフリーな古典量子戦略を導入する。
• 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: Quantum state preparation (QSP) for a general $n$-qubit state requires $O(2^n)$ CNOT gates and circuit depth, making exact amplitude encoding (EAE) impractical for near-term quantum hardware. We introduce an ancilla-free hybrid classical-quantum strategy that reduces this cost to $O(poly(n))$ for a broad class of compressible data. The method first applies a classical compression step to obtain a $d$-sparse representation of the input, loads this sparse vector using a sparse-state preparation routine, and then reconstructs the target state through a polynomial-depth quantum inverse transform. We evaluate the framework on synthetic benchmark signals and real biomedical time series using Fourier and Haar transforms, demonstrating substantial reductions in CNOT counts and circuit depth compared to EAE, together with competitive performance relative to the Fourier Series Loader (FSL). The quantum simulation results show that combining classical data compression with quantum decompression provides a scalable framework for efficient QSP, reducing quantum overhead without requiring variational training or ancillary registers.
• Abstract（参考訳）: 一般的な$n$-qubit状態のための量子状態準備 (QSP) には$O(2^n)$ CNOTゲートと回路深さが必要であり、短期量子ハードウェアでは正確な振幅符号化 (EAE) が実用的ではない。 圧縮可能なデータに対して,このコストを$O(poly(n))$に削減する,アンシラフリーな古典量子戦略を導入する。 この方法はまず古典的な圧縮ステップを適用して入力の$d$sparse表現を取得し、スパース状態の準備ルーチンを使用してこのスパースベクトルをロードし、次いで多項式深度量子逆変換によってターゲット状態の再構成を行う。 本研究では,Fourier および Haar 変換を用いて,合成ベンチマーク信号と実生医学時系列の枠組みを評価し,Fourier シリーズローダ (FSL) と比較して,CNOT 数と回路深度を大幅に減少させることを示した。 量子シミュレーションの結果、古典的なデータ圧縮と量子非圧縮を組み合わせることで、量子的オーバーヘッドを減らし、変動訓練やアシラリーレジスタを必要としない、効率的なQSPのためのスケーラブルなフレームワークが提供されることが示された。

関連論文リスト

• VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
  変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。 本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z)
• Efficient Quantum Circuit Compilation for Near-Term Quantum Advantage [17.38734393793605]
  本稿では,ターゲット量子回路をレンガ壁配置に近似的にコンパイルする手法を提案する。 この新しい回路設計は、実際の量子コンピュータで直接実装できる2量子CNOTゲートで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T15:04:39Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [62.46800898243033]
  量子学習理論の最近の進歩は、様々な古典的な入力によって生成された測定データから、大きな量子ビット回路の線形特性を効率的に学習できるのか? 我々は、小さな予測誤差を達成するためには、$d$で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが必要であることを証明し、それに対応する計算複雑性は、dで指数関数的にスケールする可能性がある。 そこで本研究では,古典的影と三角展開を利用したカーネルベースの手法を提案し,予測精度と計算オーバーヘッドとのトレードオフを制御可能とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Sparse Quantum State Preparation for Strongly Correlated Systems [0.0]
  原理として、指数関数的にスケールする多電子波関数を線形にスケールする量子ビットレジスタに符号化することは、従来の量子化学法の限界を克服するための有望な解決策を提供する。 基底状態量子アルゴリズムが実用的であるためには、量子ビットの初期化が要求される基底状態の高品質な近似に必須である。 量子状態準備(QSP)は、古典的な計算から得られる近似固有状態の生成を可能にするが、量子情報のオラクルとして頻繁に扱われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T18:53:50Z)
• A self-consistent field approach for the variational quantum eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
  適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。 このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z)
• 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)

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。