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CQIF, DAMTP, Université de Cambridge, Royaume-Uni
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Abstract
La préparation de l'état quantique est un ingrédient important pour d'autres algorithmes quantiques de niveau supérieur, tels que la simulation hamiltonienne, ou pour charger des distributions dans un dispositif quantique à utiliser, par exemple, dans le cadre de tâches d'optimisation telles que l'apprentissage automatique. Partant d'une méthode générique de "boîte noire" imaginée par Grover en 2000, qui utilise l'amplification d'amplitude pour charger des coefficients calculés par un oracle, il y a eu une longue série de résultats et d'améliorations avec diverses conditions supplémentaires sur les amplitudes à charger, aboutissant à Le travail de Sanders et al. qui évite presque toute arithmétique lors de la phase de préparation.
Dans ce travail, nous construisons un schéma optimisé de chargement d'état de boîte noire avec lequel divers ensembles importants de coefficients peuvent être chargés beaucoup plus rapidement que dans $O(sqrt N)$ cycles d'amplification d'amplitude, jusqu'à seulement $O(1)$ plusieurs. Nous y parvenons avec deux variantes de notre algorithme. Le premier emploie une modification de l'oracle de Sanders et al., qui nécessite moins d'accessoires ($log_2 g$ vs $g+2$ dans la précision binaire $g$), et moins d'opérations non Clifford par tour d'amplification d'amplitude dans le contexte de notre algorithme. Le second utilise le même oracle, mais à un coût légèrement supérieur en termes d'accessoires ($g+log_2g$) et d'opérations non Clifford par cycle d'amplification. Lorsque le nombre de tours d'amplification d'amplitude entre en tant que facteur multiplicatif, notre schéma de chargement d'état de boîte noire donne une accélération jusqu'à exponentielle par rapport aux méthodes précédentes. Cette accélération se traduit au-delà du cas de la boîte noire.
Résumé populaire
Dans ce travail, nous améliorons la routine hôte, en réduisant considérablement le nombre de requêtes nécessaires à la boîte noire, ce qui donne une accélération jusqu'à exponentielle - naturellement en fonction des données à charger, mais les résultats sont valables pour un large éventail de réalistes. ensembles de données ou distributions d'intérêt. Nous concevons en outre une sous-routine de boîte noire spécifique, conçue pour fonctionner particulièrement bien avec notre schéma de chargement de données hôte, ce qui réduit encore le qubit et la surcharge de porte requis.
► Données BibTeX
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Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2022-08-04 12:34:11). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.
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