論文の概要: Efficient learning of Clifford disentanglers and typical $t$-doped unitaries with exponentially more $T$ gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27565v1
- Date: Wed, 23 Sep 2026 08:48:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.958718
- Title: Efficient learning of Clifford disentanglers and typical $t$-doped unitaries with exponentially more $T$ gates
- Title(参考訳): 指数関数的により多くのT$ゲートを持つクリフォード遠絡子と典型的な$t$ドープユニタリの効率的な学習
- Abstract要約: 未知の純状態ベクトルに隠れたテンソル積構造を検証・復元するための効率的なアルゴリズムを提供する。
我々のフレームワークはまた、構造化多体ハミルトン多様体を圧縮するためのツールも提供する。
- 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: Highly entangled and highly non-stabilizer quantum states need not be hard to learn. We give efficient algorithms for testing and recovering hidden tensor-product structure in unknown pure state vectors of the form $\lvertψ\rangle = U_C \bigotimes_i \lvertψ_i\rangle$, where $U_C$ is an arbitrary unknown Clifford unitary. Although the Clifford can thoroughly scramble the visible product structure, we prove that the Bell distribution retains a characteristic family of quadratic symmetries. By simultaneously block-diagonalising these symmetries, our algorithms linearize the problem and manage to recover both a disentangling Clifford and the hidden partitions with polynomial sample and computational complexity. This may be viewed as an extension of the abelian StateHSP paradigm in which classical post-processing exposes genuinely quadratic structure. Applied to Choi states, the method yields efficient proper learning algorithms for typical $t$-doped Clifford unitaries in regimes containing exponentially more $T$ gates than previously accessible: the required condition fails only for an exponentially small fraction of circuits when $t\sim n$, and continues to hold for a constant fraction even when $t=2n$. Our framework also provides tools for compressing structured many-body Hamiltonians and suggests benchmarking protocols for encoded logical product states in the early fault-tolerant regime.
- Abstract(参考訳): 高い絡み合いと高度に不安定な量子状態は、学習が困難である必要はない。
U_C$ は任意の未知のクリフォードユニタリであるので、未知の純粋状態ベクトルにおいて隠れたテンソル積構造をテストするための効率的なアルゴリズムを与える。
クリフォードは可視積構造を完全にスクランブルすることができるが、ベル分布が二次対称性の特徴的な族であることを示す。
これらの対称性を同時にブロック対角化することにより、アルゴリズムは問題を線形化し、引き離されたクリフォードと隠れた分割の両方を多項式サンプルと計算複雑性で回復する。
これは、古典的な後処理が真に二次構造を公開するアーベル状態HSPパラダイムの拡張と見なすことができる。
Choi状態に適用されたこの方法は、通常の$t$ドープクリフォードユニタリーに対して、従来よりも指数関数的に多くの$T$ゲートを含むレギュレーションにおいて効率的な適切な学習アルゴリズムを生成する:$t\sim n$ のとき、要求条件は指数関数的に小さな回路の分数だけにのみ失敗し、$t=2n$ のときでも一定の分数を保持し続ける。
我々のフレームワークはまた、構造化された多体ハミルトニアンを圧縮するためのツールを提供し、初期のフォールトトレラント状態における論理積状態の符号化のためのベンチマークプロトコルを提案する。
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