1IBM Quantum, MIT-IBM Watson AI Lab, Cambridge, Massachusetts 02142, États-Unis
2IBM Quantum, Centre de recherche Thomas J Watson, Yorktown Heights, New York 10598, États-Unis
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Abstract
Les algorithmes d'estimation d'amplitude sont basés sur l'algorithme de Grover : réflexions alternées sur l'état d'entrée et le résultat souhaité. Mais que se passe-t-il si nous avons la possibilité d'effectuer des rotations arbitraires, au lieu de simples réflexions ? Dans cette situation, nous constatons que le traitement quantique du signal nous permet d'estimer l'amplitude de manière plus flexible. Nous exploitons cette technique pour donner des algorithmes améliorés et simplifiés pour de nombreuses tâches d'estimation d'amplitude : nous effectuons une estimation non destructive sans aucune hypothèse sur l'amplitude, développons un algorithme avec des performances améliorées dans la pratique, présentons une nouvelle méthode pour l'estimation d'amplitude non biaisée, et enfin donnons une méthode plus simple pour échanger la profondeur du circuit quantique contre plus de répétitions de courts-circuits.
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► Références
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Cité par
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[2] Yongming Li et Ariel Neufeld, "Algorithme Quantum Monte Carlo pour résoudre les EDP de Black-Scholes pour la tarification des options de haute dimension en finance et sa preuve de surmonter la malédiction de la dimensionnalité", arXiv: 2301.09241, (2023).
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