クォンタム5、609（2021）。
https://doi.org/10.22331/q-2021-12-23-609
入力分布の効率的な準備は、幅広い領域で量子優位性を得る上で重要な問題です。 量子レジスタ内の任意の正規分布を効率的に準備するための新しい量子アルゴリズムを提案します。 私たちの知る限りでは、私たちの仕事は、さまざまな状態準備の問題に広く適用できる方法で、中回路測定と再利用（MCMR）の力を活用する最初のものです。 具体的には、私たちのアルゴリズムは成功するまでの繰り返しスキームを採用しており、期待どおりに一定の制限された回数の繰り返しのみを必要とします。 提示された実験では、MCMRを使用すると、必要なキュービットを最大862.6倍削減できます。 さらに、このアルゴリズムは、位相反転エラーとビット反転エラーの両方に対して確実に耐性があり、実際の量子ハードウェアであるMCMR対応のハネウェルシステムモデルH0およびH1-2での初めての実証的デモンストレーションにつながります。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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