일정한 양자 깊이에서의 다변량 추적 추정

일정한 양자 깊이에서의 다변량 추적 추정

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소스 노드 : 3061136

이후이 퀘1,2,3, 에니트 카우르4,5, 마크 M. 와일드6,7

1매사추세츠 공과대학 수학과, 케임브리지 MA 02139
2Freie Universität Berlin, 복합 양자 시스템을위한 달렘 센터, 14195 베를린, 독일
3스탠포드 대학교 정보 시스템 연구실, Palo Alto, CA 94305, USA
4Cisco Quantum Lab, 미국 로스앤젤레스
5캐나다 온타리오주 워털루 소재 워털루 대학교 양자 컴퓨팅 연구소 및 물리학 및 천문학과 N2L 3G1
6코넬 대학교 전기 및 컴퓨터 공학부, Ithaca, New York 14850, USA
7Hearne Institute for Theoretical Physics, 물리 및 천문학과, 컴퓨팅 및 기술 센터, Louisiana State University, Baton Rouge, Louisiana 70803, USA

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추상

$m$ 밀도 행렬의 곱의 추적(즉, 다변량 추적)을 추정하려면 깊이 $Theta(m)$ 양자 회로가 필요하다는 민간 믿음이 있습니다. 이는 응집 물질 및 양자 응용에 중요한 서브루틴입니다. 정보 과학. 우리는 Shor 오류 수정 방법에서 영감을 받아 작업에 대한 일정한 양자 깊이 회로를 구성함으로써 이러한 믿음이 지나치게 보수적이라는 것을 증명합니다. 또한 우리 회로는 2차원 회로에서 로컬 게이트만 요구합니다. Google의 $Sycamore$ 프로세서와 유사한 아키텍처에서 고도로 병렬화된 방식으로 이를 구현하는 방법을 보여줍니다. 이러한 기능을 통해 우리의 알고리즘은 다변량 추적 추정의 핵심 작업을 단기 양자 프로세서의 기능에 더 가깝게 만듭니다. 우리는 "잘 동작하는" 다항식 근사를 사용하여 양자 상태의 비선형 함수를 추정하는 정리로 후자의 적용을 인스턴스화합니다.

► BibTeX 데이터

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[12] TJ Volkoff 및 Yiğit Subaşı, "Ancilla가 없는 연속 변수 SWAP 테스트", 퀀텀 6, 800 (2022).

[13] Michael de Oliveira, Luís S. Barbosa, Ernesto F. Galvão, "Quantum Advantage in temporally flat measurement-based quantum computation", arXiv : 2212.03668, (2022).

[14] Margarite L. LaBorde, “양자 알고리즘을 테스트하는 대칭 동물원”, arXiv : 2305.14560, (2023).

[15] Jue Xu 및 Qi Zhao, "기계 학습을 통한 효율적이고 일반적인 얽힘 감지를 향하여", arXiv : 2211.05592, (2022).

[16] Jin-Min Liang, Qiao-Qiao Lv, Zhi-Xi Wang, Shao-Ming Fei, "통합 다변량 추적 추정 및 양자 오류 완화", 물리적 검토 A 107 1, 012606 (2023).

[17] Sreejith Sreekumar 및 Mario Berta, "양자 발산에 대한 한계 분포 이론", arXiv : 2311.13694, (2023).

위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2024-01-14 01:12:18). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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