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सीक्यूआईएफ, डीएएमटीपी, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय, यूके
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सार
क्वांटम राज्य की तैयारी अन्य उच्च-स्तरीय क्वांटम एल्गोरिदम के लिए एक महत्वपूर्ण घटक है, जैसे हैमिल्टनियन सिमुलेशन, या उपयोग किए जाने वाले क्वांटम डिवाइस में वितरण को लोड करने के लिए उदाहरण के लिए मशीन सीखने जैसे अनुकूलन कार्यों के संदर्भ में। 2000 में ग्रोवर द्वारा तैयार की गई एक सामान्य "ब्लैक बॉक्स" पद्धति से शुरू, जो एक ऑरेकल द्वारा गणना किए गए गुणांक लोड करने के लिए आयाम प्रवर्धन को नियोजित करता है, लोड किए जाने वाले आयामों पर विभिन्न अतिरिक्त स्थितियों के साथ परिणामों और सुधारों की एक लंबी श्रृंखला रही है, जिसमें समापन हुआ है सैंडर्स एट अल का काम जो तैयारी के चरण के दौरान लगभग सभी अंकगणित से बचा जाता है।
इस काम में, हम एक अनुकूलित ब्लैक बॉक्स राज्य लोडिंग योजना का निर्माण करते हैं जिसके साथ गुणांक के विभिन्न महत्वपूर्ण सेट $O(sqrt N)$ आयाम प्रवर्धन के दौर की तुलना में काफी तेजी से लोड किए जा सकते हैं, केवल $O(1)$ कई तक। हम इसे अपने एल्गोरिथ्म के दो प्रकारों के साथ प्राप्त करते हैं। पहला सैंडर्स एट अल से ऑरेकल का एक संशोधन नियोजित करता है, जिसके लिए कम एंसिलस ($log_2 g$ बनाम $g+2$ बिट सटीक $g$ में) की आवश्यकता होती है, और कम गैर-क्लिफोर्ड संचालन प्रति आयाम प्रवर्धन दौर के भीतर हमारे एल्गोरिथ्म का संदर्भ। दूसरा एक ही ओरेकल का उपयोग करता है, लेकिन एंसिलस ($g+log_2g$) और गैर-क्लिफोर्ड संचालन प्रति प्रवर्धन दौर के संदर्भ में थोड़ी बढ़ी हुई लागत पर। जैसे ही आयाम प्रवर्धन राउंड की संख्या गुणक कारक के रूप में प्रवेश करती है, हमारी ब्लैक बॉक्स स्टेट लोडिंग स्कीम पूर्व विधियों की तुलना में घातीय गति तक बढ़ जाती है। यह स्पीडअप ब्लैक बॉक्स केस से परे अनुवाद करता है।
लोकप्रिय सारांश
इस कार्य में, हम ब्लैक बॉक्स के लिए आवश्यक प्रश्नों की संख्या को महत्वपूर्ण रूप से कम करके, होस्ट की दिनचर्या में सुधार करते हैं, जिससे घातीय गति तक बढ़ जाती है - स्वाभाविक रूप से लोड किए जाने वाले डेटा पर निर्भर करता है, लेकिन परिणाम यथार्थवादी की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए होते हैं। डेटासेट या ब्याज का वितरण। हम आगे एक विशिष्ट ब्लैक बॉक्स सबरूटीन तैयार करते हैं, जो हमारी होस्ट डेटा लोडिंग योजना के साथ विशेष रूप से अच्छी तरह से काम करने के लिए तैयार है, जो आवश्यक qubit और गेट ओवरहेड को और कम कर देता है।
► BibTeX डेटा
► संदर्भ
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द्वारा उद्धृत
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