論文の概要: Sample- and Hardware-Efficient Fidelity Estimation by Stripping Phase-Dominated Magic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09710v1
- Date: Tue, 10 Feb 2026 12:13:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.522613
- Title: Sample- and Hardware-Efficient Fidelity Estimation by Stripping Phase-Dominated Magic
- Title(参考訳): Stripping Phase-Manminated Magic によるサンプル・ハードウェア効率の高い忠実度推定
- Authors: Guedong Park, Jaekwon Chang, Yosep Kim, Yong Siah Teo, Hyunseok Jeong,
- Abstract要約: 本研究は、実現可能な量子デバイスで手頃な価格のサンプルおよびゲート効率の高い忠実度推定アルゴリズムを提案する。
サンプル効率のよいDFEが強い絡み合いと魔法によって制限される位相状態の構造に近い純状態による忠実度推定は、$mathcalO(mathrmpoly(n))$ サンプリングコピーを使用することで、単一の$n$-qubit ファンアウトゲートで可能であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2796197251957245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Direct fidelity estimation (DFE) is a famous tool for estimating the fidelity with a target pure state. However, such a method generally requires exponentially many sampling copies due to the large magic of the target state. This work proposes a sample- and gate-efficient fidelity estimation algorithm that is affordable within feasible quantum devices. We show that the fidelity estimation with pure states close to the structure of phase states, for which sample-efficient DFE is limited by their strong entanglement and magic, can be done by using $\mathcal{O}(\mathrm{poly}(n))$ sampling copies, with a single $n$-qubit fan-out gate. As the target state becomes a phase state, the sampling complexity reaches $\mathcal{O}(1)$. Such a drastic improvement stems from a crucial step in our scheme, the so-called phase stripping, which can significantly reduce the target-state magic. Furthermore, we convert a complex diagonal gate resource, which is needed to design a phase-stripping-adapted algorithm, into nonlinear classical post-processing of Pauli measurements so that we only require a single fan-out gate. Additionally, as another variant using the nonlinear post-processing, we propose a nonlinear extension of the conventional DFE scheme. Here, the sampling reduction compared to DFE is also guaranteed, while preserving the Pauli measurement as the only circuit resource. We expect our work to contribute to establishing noise-resilient quantum algorithms by enabling a significant reduction in sampling overhead for fidelity estimation under the restricted gate resources, and ultimately to clarifying a fundamental gap between the resource overhead required to understand complex physical properties and that required to generate them.
- Abstract(参考訳): 直接忠実度推定(DFE)は、目的とする純状態で忠実度を推定するための有名なツールである。
しかし、そのような方法は一般に、ターゲット状態の大きなマジックのため、指数関数的に多くのサンプリングコピーを必要とする。
本研究は、実現可能な量子デバイスで手頃な価格のサンプルおよびゲート効率の高い忠実度推定アルゴリズムを提案する。
サンプル効率DFEが強い絡み合いと魔法によって制限される相状態の構造に近い純状態による忠実度推定は、$\mathcal{O}(\mathrm{poly}(n))$ sample copy, with a single $n$-qubit fan-out gate。
ターゲット状態が位相状態になると、サンプリングの複雑さは$\mathcal{O}(1)$に達する。
このような劇的な改善は、我々の計画における重要なステップであるフェーズストリッピングに起因し、ターゲット状態の魔法を著しく減らすことができる。
さらに,位相ストリップ適応アルゴリズムの設計に必要な複雑な対角ゲート資源を,1つのファンアウトゲートしか必要としないように,パウリ測定の非線形古典的後処理に変換する。
さらに、非線形後処理を用いた別の変種として、従来のDFE方式の非線形拡張を提案する。
ここでは、唯一の回路資源としてパウリ測定を保ちながら、DFEに対するサンプリング低減も保証される。
我々は,制限ゲートリソース下でのファイダリティ推定のサンプリングオーバーヘッドを大幅に削減し,複雑な物理特性を理解するために必要なリソースオーバーヘッドと,それらを生成するために必要なリソースオーバーヘッドとの根本的なギャップを明らかにすることで,ノイズ耐性量子アルゴリズムの確立に貢献することを期待している。
関連論文リスト
- Decentralized Optimization on Compact Submanifolds by Quantized Riemannian Gradient Tracking [45.147301546565316]
本稿では,コンパクト部分多様体における分散最適化の問題について考察する。
エージェントが量子化変数を用いて変数を更新するアルゴリズムを提案する。
我々の知る限りでは、量子化の存在下で$mathcalO (1/K)$収束率を達成した最初のアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-09T01:57:25Z) - A Sample Efficient Alternating Minimization-based Algorithm For Robust Phase Retrieval [56.67706781191521]
そこで本研究では,未知の信号の復元を課題とする,ロバストな位相探索問題を提案する。
提案するオラクルは、単純な勾配ステップと外れ値を用いて、計算学的スペクトル降下を回避している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T06:37:23Z) - Improved simulation of quantum circuits dominated by free fermionic operations [1.024113475677323]
本稿では,FLOゲートと非ガウスゲートの「自由」近傍マッチゲートと等価なフェルミオン線形光学(FLO)ゲートからなる普遍量子回路をシミュレーションするアルゴリズムを提案する。
我々の重要な貢献は、FLO回路をシミュレートする新しい位相感受性アルゴリズムの開発である。
任意のFLOユニタリーと$k$制御Zゲートを含む量子回路に対して、先行技術よりも指数関数的に$k$O(4.5k)$Oを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T11:36:28Z) - Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and
Generative Priors [59.33977545294148]
O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。
この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T12:49:54Z) - Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Out of
Distribution Uncertainty Estimation [99.92568326314667]
本研究では,不確実性推定のための拡張性のある汎用的アプローチとして,償却条件正規化最大値(ACNML)法を提案する。
提案アルゴリズムは条件付き正規化最大度(CNML)符号化方式に基づいており、最小記述長の原理に従って最小値の最適特性を持つ。
我々は、ACNMLが、分布外入力のキャリブレーションの観点から、不確実性推定のための多くの手法と好意的に比較することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-05T08:04:34Z) - Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer [117.44028458220427]
量子コンピュータ上で励起状態を作成するための2つの異なる方法を研究する。
シミュレーションおよび実量子デバイス上でこれらの手法をベンチマークする。
これらの結果から,フォールトトレラントデバイスに優れたスケーリングを実現するために設計された量子技術が,接続性やゲート忠実性に制限されたデバイスに実用的なメリットをもたらす可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T17:21:25Z) - Adaptive Sampling for Best Policy Identification in Markov Decision
Processes [79.4957965474334]
本稿では,学習者が生成モデルにアクセスできる場合の,割引マルコフ決定(MDP)における最良の政治的識別の問題について検討する。
最先端アルゴリズムの利点を論じ、解説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T15:22:24Z) - Direct estimation of minimum gate fidelity [18.98854210281999]
量子ゲートの性能の鍵となる尺度は、最小のゲート忠実度、すなわち全ての入力状態に対して最小化されたゲート忠実度である。
数値勾配のない最小化法(GFM)と実験目標忠実度推定法を併用したハイブリッド数値実験手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T06:36:31Z)
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。