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位相、エネルギー、および振幅の推定のためのより高速なコヒーレント量子アルゴリズム

パトリック・ラル

テキサス大学オースティン校量子情報センター

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抽象

次の条件で位相推定を実行することを検討します。入力状態のコピーがXNUMXつだけ与えられ、入力状態がユニタリの固有状態である必要はなく、状態を測定してはなりません。 ほとんどの量子推定アルゴリズムは、教科書のアプローチのみを残して、この「コヒーレント」設定に適さないという仮定を立てています。 フェーズ、エネルギー、および振幅の推定のための新しいアルゴリズムを提示します。これらは、教科書の方法よりも概念的にも計算的にも単純であり、クエリの複雑さが小さく、補助的なフットプリントが特徴です。 それらは量子フーリエ変換を必要とせず、いくつかの推定値の中央値を計算するために量子ソーティングネットワークを必要としません。 代わりに、ブロックエンコーディング技術を使用して、一度にXNUMXビットずつ推定値を計算し、特異値変換を介してすべての増幅を実行します。 これらの改善されたサブルーチンは、量子メトロポリスサンプリングと量子ベイズ推定のパフォーマンスを加速します。


TQC2021でのプレゼンテーション

量子コンピューティングの基本的な目的は、物理システムの研究を支援することです。 この分野での最も初期の結果の20つは、システムのエネルギーを測定するための高速量子アルゴリズムでした。これは、他の量子アルゴリズムの構成要素として機能します。 ただし、このアルゴリズムは非常に複雑で分析が困難です。 この論文では、推定の各ビットを抽出するハミルトニアンに多項式を適用することに基づく、より簡単な方法を提示します。 この技術は、従来の最先端技術よりも最大XNUMX倍高速です。

►BibTeXデータ

►参照

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ソース:https://quantum-journal.org/papers/q-2021-10-19-566/

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