1कंप्यूटर विज्ञान विभाग, राइस यूनिवर्सिटी, TX 77005-1892, संयुक्त राज्य अमेरिका
2संचार इंजीनियरिंग संस्थान, राष्ट्रीय यांग मिंग चियाओ तुंग विश्वविद्यालय, सिंचू 300093, ताइवान
3कंप्यूटर विज्ञान विभाग, राष्ट्रीय त्सिंग हुआ विश्वविद्यालय, सिंचू 30013, ताइवान
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सार
क्वांटम राज्य सीखने के क्षेत्र में प्राथमिक उद्देश्यों में से एक ऐसे एल्गोरिदम विकसित करना है जो क्वांटम सर्किट से उत्पन्न राज्यों को सीखने के लिए समय-कुशल हों। पहले की जांचों ने अधिकतम $log(n)$ गैर-क्लिफोर्ड गेट वाले क्लिफोर्ड सर्किट से उत्पन्न राज्यों के लिए समय-कुशल एल्गोरिदम का प्रदर्शन किया है। हालाँकि, इन एल्गोरिदम को बहु-प्रतिलिपि माप की आवश्यकता होती है, जिससे अपेक्षित क्वांटम मेमोरी के कारण निकट अवधि में कार्यान्वयन चुनौतियां पैदा होती हैं। इसके विपरीत, कम्प्यूटेशनल आधार में केवल एकल-क्विबिट माप का उपयोग करना उचित पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफ़िक मान्यताओं के तहत एक अतिरिक्त $T$ गेट के साथ क्लिफ़ोर्ड सर्किट के आउटपुट वितरण को सीखने में भी अपर्याप्त है। इस कार्य में, हम एक कुशल क्वांटम एल्गोरिदम पेश करते हैं जो अधिकतम $O(log n)$ गैर-क्लिफोर्ड गेट्स के साथ क्लिफोर्ड सर्किट द्वारा उत्पादित राज्यों को सीखने के लिए केवल गैर-अनुकूली एकल-प्रति माप को नियोजित करता है, जो पिछले सकारात्मक और नकारात्मक के बीच के अंतर को भरता है। परिणाम।
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► संदर्भ
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