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CQIF, DAMTP, Universidad de Cambridge, Reino Unido
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Resumen
La preparación del estado cuántico es un ingrediente importante para otros algoritmos cuánticos de alto nivel, como la simulación hamiltoniana, o para cargar distribuciones en un dispositivo cuántico que se utilizará, por ejemplo, en el contexto de tareas de optimización como el aprendizaje automático. Comenzando con un método genérico de “caja negra” ideado por Grover en 2000, que emplea amplificación de amplitud para cargar coeficientes calculados por un oráculo, ha habido una larga serie de resultados y mejoras con varias condiciones adicionales sobre las amplitudes a cargar, culminando en El trabajo de Sanders et al. que evita casi toda la aritmética durante la etapa de preparación.
En este trabajo, construimos un esquema de carga de estado de caja negra optimizado con el que varios conjuntos importantes de coeficientes pueden cargarse significativamente más rápido que en $O(sqrt N)$ rondas de amplificación de amplitud, hasta solo $O(1)$ muchos. Logramos esto con dos variantes de nuestro algoritmo. El primero emplea una modificación del oráculo de Sanders et al., que requiere menos ancillas ($log_2 g$ frente a $g+2$ en la precisión de bits $g$), y menos operaciones que no sean de Clifford por ronda de amplificación de amplitud dentro del contexto de nuestro algoritmo. El segundo utiliza el mismo oráculo, pero a un costo ligeramente mayor en términos de ancillas ($g+log_2g$) y operaciones que no son de Clifford por ronda de amplificación. A medida que el número de rondas de amplificación de amplitud ingresa como factor multiplicativo, nuestro esquema de carga de estado de caja negra produce una aceleración exponencial en comparación con los métodos anteriores. Esta aceleración se traduce más allá del caso de la caja negra.
Resumen popular
En este trabajo, mejoramos la rutina del host, al reducir significativamente la cantidad de consultas necesarias a la caja negra, lo que produce una aceleración exponencial, naturalmente, dependiendo de los datos que se cargarán, pero los resultados son válidos para una amplia gama de realista. conjuntos de datos o distribuciones de interés. Además, diseñamos una subrutina de caja negra específica, adaptada para funcionar particularmente bien con nuestro esquema de carga de datos de host, lo que reduce aún más la sobrecarga requerida de qubit y puerta.
► datos BibTeX
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