Stima di tracce multivariata a profondità quantistica costante

Stima di tracce multivariata a profondità quantistica costante

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Yihui Quek1,2,3, Enee Kaur4,5e Mark M. Wilde6,7

1Dipartimento di Matematica, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge MA 02139
2Dahlem Center for Complex Quantum Systems, Freie Universität Berlin, 14195 Berlino, Germania
3Laboratorio di sistemi informativi, Università di Stanford, Palo Alto, CA 94305, USA
4Cisco Quantum Lab, Los Angeles, Stati Uniti
5Institute for Quantum Computing e Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università di Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1
6Scuola di Ingegneria Elettrica e Informatica, Cornell University, Ithaca, New York 14850, USA
7Hearne Institute for Theoretical Physics, Dipartimento di Fisica e Astronomia e Centro di Calcolo e Tecnologia, Louisiana State University, Baton Rouge, Louisiana 70803, USA

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Astratto

Esiste una credenza folcloristica secondo cui un circuito quantistico di profondità $Theta(m)$ sia necessario per stimare la traccia del prodotto di matrici di densità $m$ (cioè una traccia multivariata), una subroutine cruciale per le applicazioni nella materia condensata e nella quantistica. scienza dell'informazione. Dimostriamo che questa convinzione è eccessivamente conservativa costruendo un circuito a profondità quantistica costante per il compito, ispirato al metodo di correzione degli errori di Shor. Inoltre, il nostro circuito richiede solo porte locali in un circuito bidimensionale: mostriamo come implementarlo in modo altamente parallelizzato su un'architettura simile a quella del processore $Sycamore$ di Google. Con queste caratteristiche, il nostro algoritmo avvicina il compito centrale della stima della traccia multivariata alle capacità dei processori quantistici a breve termine. Istanziamo quest'ultima applicazione con un teorema sulla stima di funzioni non lineari di stati quantistici con approssimazioni polinomiali “ben comportate”.

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► Riferimenti

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Citato da

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