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CQIF、DAMTP、ケンブリッジ大学、英国
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抽象
量子状態の準備は、ハミルトン シミュレーションなどの他の高レベルの量子アルゴリズムや、機械学習などの最適化タスクのコンテキストで使用される量子デバイスに分布をロードするための重要な要素です。 2000 年に Grover によって考案された、オラクルによって計算された係数をロードするために振幅増幅を使用する一般的な「ブラック ボックス」方法から始まり、ロードされる振幅に関するさまざまな追加条件を使用して、長い一連の結果と改善がありました。準備段階でほぼすべての算術を回避するサンダースらの研究。
この作業では、さまざまな重要な係数のセットを $O(sqrt N)$ ラウンドの振幅増幅よりも大幅に高速にロードできる、最適化されたブラック ボックス状態ローディング スキームを構築します。 これは、アルゴリズムの 1 つのバリエーションで実現します。 2 つ目は、Sanders らのオラクルの修正を採用しています。これは、より少ない ancilas (ビット精度 $g$ で $log_2 g$ 対 $g+2$) を必要とし、振幅増幅ラウンドごとの非クリフォード操作が少なくなります。アルゴリズムのコンテキスト。 XNUMX つ目は、同じオラクルを使用しますが、アンシラ ($g+log_XNUMXg$) および増幅ラウンドごとのクリフォード以外の操作に関して、コストがわずかに増加します。 振幅増幅ラウンドの数が乗算係数として入力されるため、ブラック ボックス状態の読み込みスキームは、以前の方法と比較して最大で指数関数的なスピードアップをもたらします。 この高速化は、ブラック ボックスのケースを超えて変換されます。
人気の要約
この作業では、ホスト ルーチンを改善し、ブラック ボックスへの必要なクエリの数を大幅に減らし、最大で指数関数的なスピードアップを実現しました。当然、ロードするデータによって異なりますが、結果は現実的な範囲の広い範囲で保持されます。関心のあるデータセットまたは分布。 さらに、必要な量子ビットとゲートのオーバーヘッドをさらに削減するホスト データ読み込みスキームで特にうまく機能するように調整された、特定のブラック ボックス サブルーチンを考案します。
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上記の引用は SAO / NASA ADS （最後に正常に更新された2022-08-04 12:34:11）。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。
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