論文の概要: Sparse quantum state preparation with improved Toffoli cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09388v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 11:28:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.379872
• Title: Sparse quantum state preparation with improved Toffoli cost
• Title（参考訳）: Toffoliのコスト改善によるスパース量子状態生成
• Authors: Felix Rupprecht, Sabine Wölk,
• Abstract要約: 量子状態の生成は、量子コンピューティングにおける最も基本的なタスクの1つである。 我々は、$n$ qubitsでスパース量子状態を作成するアプローチを提案する。 速度アップは、アイソメトリの発見と実装のための効率的なアルゴリズムを設計することで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preparation of quantum states is one of the most fundamental tasks in quantum computing, and a key primitive in many quantum algorithms. Of particular interest to areas such as quantum simulation and linear-system solvers are sparse quantum states, which contain only a small number $s$ of non-zero computational basis states compared to a generic state. In this work, we present an approach that prepares $s$-sparse states on $n$ qubits, reducing the number of Toffoli gates required compared to prior art. We work in the established framework of first preparing a dense state on a $\lceil{\log(s)}\rceil$-qubit sub-register, and then mapping this state to the target state via an isometry, with the latter step dominating the cost of the full algorithm. The speed-up is achieved by designing an efficient algorithm for finding and implementing the isometry. The worst-case Toffoli cost of our isometry circuit, which may be viewed as a batched version of an approach by Malvetti et al., is essentially $2s$ for sufficiently large values of $n$, yielding roughly a $\log(s)/2$ improvement factor over the state-of-the-art. In numerical benchmarks on randomly chosen states, the cost is closer to $s$. With the improved isometry circuit, we examine the dense-state preparation step and present ways to optimize the joint cost of both steps, particularly in the case of target states with purely real coefficients, by outsourcing some sub-tasks from the dense-state preparation to the isometry.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の生成は、量子コンピューティングにおける最も基本的なタスクの1つであり、多くの量子アルゴリズムにおいて重要なプリミティブである。 量子シミュレーションや線形系解法のような分野への特に関心はスパース量子状態であり、一般的な状態と比較して、ゼロでない計算基底状態の小さな数$s$しか含まない。 本研究では,$n$ qubitsに対して$s$-sparse状態を作成する手法を提案する。 我々は、まず$\lceil{\log(s)}\rceil$-qubit sub-gister上で高密度な状態を準備し、次にこの状態をアイソメトリで対象の状態にマッピングし、後者のステップで全アルゴリズムのコストを上回ります。 速度アップは、アイソメトリの発見と実装のための効率的なアルゴリズムを設計することで達成される。 等尺回路の最悪のToffoliコストは、Malvettiらによるアプローチのバッチ版と見なされるが、基本的には$n$の十分大きな値に対して$2s$であり、最先端技術よりも約$\log(s)/2$改善係数となる。 ランダムに選択された状態の数値ベンチマークでは、コストは$s$に近い。 改良されたアイソメトリ回路では,高密度状態からアイソメトリへのサブタスクのアウトソーシングにより,両ステップの接合コスト,特に純実係数のターゲット状態において,高密度状態の準備工程と高密度状態の接合コストを最適化する方法を検討する。

関連論文リスト

• Efficient circuits for leaf-separable state preparation [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-14T12:30:08Z)
• Efficient Quantum State Preparation with Bucket Brigade QRAM [47.72095699729477]
  量子状態におけるデータの合成は、量子アルゴリズムの設計において重要な要素である。 効率的な状態準備を実現するための主要なアプローチの1つは、量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)を使用することである。 本稿では,Bucket Brigade QRAM(BBQRAM)の物理モデルとSegment Treeの古典的データ構造を統合し,効率的な状態生成を実現するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T18:50:07Z)
• 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)
• Enhancing Quantum State Reconstruction with Structured Classical Shadows [22.432806329828782]
  提案手法では,提案手法を用いてQSTの性能を保証した古典影法(PCS)を提案する。 PCSは、ターゲット部分空間にプロジェクションステップを組み込むことで、標準CSメソッドを拡張している。 行列積演算子状態に対して、PCS法は、$O(n2)$トータル状態コピーで基底構造を復元できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T17:09:38Z)
• Efficient learning of quantum states prepared with few fermionic non-Gaussian gates [0.0]
  ガウスゲートの任意の数で用意された$n$フェルミオンモード上での学習状態の効率的なアルゴリズムを提案する。 我々の研究は、ガウス門をほとんど持たない状態の構造に光を当て、回路の複雑さを改良した上界を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T19:18:27Z)
• 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)
• Efficient Verification of Anticoncentrated Quantum States [0.38073142980733]
  準備可能な量子状態 $mu$ と古典的に指定されたターゲット状態 $tau$ の間に、忠実度 $F(mu,tau)$ を推定する新しい方法を提案する。 また,本手法のより洗練されたバージョンを提示する。このバージョンでは,高効率に準備可能な,かつ良好な量子状態が重要試料として使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:01:11Z)
• Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
  本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。 我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)

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。