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Algorithmes quantiques cohérents plus rapides pour l'estimation de phase, d'énergie et d'amplitude

Date :

Patrick Rall

Centre d'information quantique, Université du Texas à Austin

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Abstract

Nous envisageons d'effectuer une estimation de phase dans les conditions suivantes : on ne nous donne qu'une seule copie de l'état d'entrée, l'état d'entrée n'a pas besoin d'être un état propre de l'unitaire, et l'état ne doit pas être mesuré. La plupart des algorithmes d'estimation quantique font des hypothèses qui les rendent inadaptés à ce cadre « cohérent », ne laissant que l'approche du manuel. Nous présentons de nouveaux algorithmes pour l'estimation de phase, d'énergie et d'amplitude qui sont à la fois conceptuellement et informatiquement plus simples que la méthode des manuels, présentant à la fois une complexité de requête et une empreinte ancillaires plus petites. Ils ne nécessitent pas de transformée de Fourier quantique, et ils ne nécessitent pas de réseau de tri quantique pour calculer la médiane de plusieurs estimations. Au lieu de cela, ils utilisent des techniques de codage par blocs pour calculer l'estimation un bit à la fois, effectuant toute l'amplification via une transformation de valeur singulière. Ces sous-programmes améliorés accélèrent les performances de l'échantillonnage quantique Metropolis et de l'inférence bayésienne quantique.


Présentation au TQC 2021

Un objectif fondamental de l'informatique quantique est d'aider à étudier les systèmes physiques. L'un des premiers résultats dans le domaine a été un algorithme quantique rapide pour mesurer l'énergie d'un système, qui peut servir de bloc de construction pour d'autres algorithmes quantiques. Cependant, cet algorithme est très compliqué et difficile à analyser. Dans cet article, nous présentons une méthode plus simple basée sur l'application de polynômes à l'hamiltonien qui extraient chacun des bits de l'estimation. Cette technique est jusqu'à 20 fois plus rapide que l'état de l'art antérieur.

► Données BibTeX

► Références

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Cité par

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Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2021-10-23 15:14:11). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.

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PlatonAi. Web3 réinventé. L'intelligence des données amplifiée.
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Source : https://quantum-journal.org/papers/q-2021-10-19-566/

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