論文の概要: Efficient Complex-Valued State Preparation on Bucket Brigade QRAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25644v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 13:43:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.881062
- Title: Efficient Complex-Valued State Preparation on Bucket Brigade QRAM
- Title（参考訳）: バケットブラケットQRAMの高効率複素値状態生成
- Authors: Alessandro Berti, Francesco Ghisoni,
- Abstract要約: 効率的な量子状態準備は、大規模な古典的データを処理する量子アルゴリズムにおいて重要な要素である。
同じアーキテクチャ・アウェア・フレームワークで2つの改善点を提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.72095699729477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficient quantum state preparation is a critical component in quantum algorithms that process large classical data, and it is fundamental to realizing quantum advantage in domains such as machine learning, quantum linear algebra, and quantum finance. Building on the framework of~\cite{berti2025efficient}, which integrates Bucket Brigade QRAM (BBQRAM) with a segment tree to achieve amplitude encoding in polylogarithmic query time, we present two improvements within the same architecture-aware framework. First, we remove the $U_{2\mathrm{CR}}$ subroutine by classically precomputing the rotation angles determined by the segment tree and storing these angles directly in the BBQRAM cells. The tradeoff is that the classically loaded QRAM stores precomputed fixed-point angles rather than raw subtree weights. Second, we extend the construction to complex-valued matrices $A \in \mathbb{C}^{M \times N}$ by storing a leaf phase alongside each precomputed rotation angle and using a two-step magnitude-then-phase procedure; the real signed case is naturally subsumed as a one-bit phase specialization. At unchanged $\mathcal{O}(\log_2^2(MN))$ BBQRAM query complexity, the QPU procedure reduces to BBQRAM retrievals and controlled-rotation cascades, with $\mathcal{O}(MN)$ memory cells per matrix and no reversible arithmetic on the QPU.
- Abstract（参考訳）: 量子状態の効率的な準備は、大規模な古典的データを処理する量子アルゴリズムにおいて重要な要素であり、機械学習、量子線形代数、量子ファイナンスといった分野における量子優位性を実現するのに不可欠である。
また,Bucket Brigade QRAM (BBQRAM) をセグメントツリーに統合し,多対数クエリ時間で振幅符号化を実現するフレームワークである~\cite{berti2025efficient} を構築した。
まず、セグメントツリーで決定された回転角を古典的にプリ計算し、BBQRAMセルに直接保存することで、$U_{2\mathrm{CR}}$ subroutineを除去する。
トレードオフは、古典的にロードされたQRAMには、生のサブツリー重みではなく、あらかじめ計算された固定点角が格納されていることである。
第二に、複素数値行列 $A \in \mathbb{C}^{M \times N}$ に対して、葉相を予め計算された各回転角と共に保存し、2段階の等等級の手順を用いて構成を拡張し、実符号の場合を1ビット位相の特殊化として自然に仮定する。
変更のない$\mathcal{O}(\log_2^2(MN))$ BBQRAMクエリの複雑さにより、QPUプロシージャはBBQRAM検索と制御ローテーションカスケードに還元される。
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