सममित क्वांटम सिस्टम के अनुकरण के लिए कुशल शास्त्रीय एल्गोरिदम

सममित क्वांटम सिस्टम के अनुकरण के लिए कुशल शास्त्रीय एल्गोरिदम

एरिक आर. अंसचुएट्ज़1, एंड्रियास बाउर2, बोबाक टी. कियानी3, और सेठ लॉयड4,5

1सैद्धांतिक भौतिकी के लिए एमआईटी केंद्र, 77 मैसाचुसेट्स एवेन्यू, कैम्ब्रिज, एमए 02139, यूएसए
2कॉम्प्लेक्स क्वांटम सिस्टम के लिए डेहलेम सेंटर, फ़्री यूनिवर्सिटेट बर्लिन, अर्निमल्ली 14, 14195 बर्लिन, जर्मनी
3एमआईटी इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग, 77 मैसाचुसेट्स एवेन्यू, कैम्ब्रिज, एमए 02139, यूएसए
4एमआईटी मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग, 77 मैसाचुसेट्स एवेन्यू, कैम्ब्रिज, एमए 02139, यूएसए
5ट्यूरिंग इंक., कैम्ब्रिज, एमए 02139, यूएसए

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सार

हाल ही में प्रस्तावित क्वांटम एल्गोरिदम के प्रकाश में, जो क्वांटम लाभ की आशा में समरूपता को शामिल करता है, हम दिखाते हैं कि पर्याप्त प्रतिबंधात्मक समरूपता के साथ, शास्त्रीय एल्गोरिदम इनपुट के कुछ शास्त्रीय विवरणों को देखते हुए अपने क्वांटम समकक्षों का कुशलतापूर्वक अनुकरण कर सकते हैं। विशेष रूप से, हम शास्त्रीय एल्गोरिदम देते हैं जो सिस्टम आकार में रनटाइम बहुपद के साथ सममित पाउली आधार में निर्दिष्ट क्रमपरिवर्तन-अपरिवर्तनीय हैमिल्टनियन के लिए जमीनी स्थिति और समय-विकसित अपेक्षा मूल्यों की गणना करते हैं। हम समरूपता-समतुल्य ऑपरेटरों को बहुपद आकार के ब्लॉक-विकर्ण शूर आधार में बदलने के लिए टेंसर-नेटवर्क विधियों का उपयोग करते हैं, और फिर इस आधार पर सटीक मैट्रिक्स गुणन या विकर्णीकरण करते हैं। ये विधियां इनपुट और आउटपुट राज्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल हैं, जिनमें शूर आधार में निर्धारित मैट्रिक्स उत्पाद राज्यों के रूप में, या मनमाने ढंग से क्वांटम राज्यों के रूप में शामिल हैं, जब कम गहराई वाले सर्किट और एकल क्वबिट माप को लागू करने की शक्ति दी जाती है।

हम जांच करते हैं कि क्या क्वांटम सिस्टम में समरूपता की उपस्थिति उन्हें शास्त्रीय एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण के लिए अधिक उत्तरदायी बना सकती है। हम दिखाते हैं कि शास्त्रीय एल्गोरिदम बड़े समरूपता समूहों के साथ क्वांटम मॉडल के विभिन्न स्थिर और गतिशील गुणों की कुशलतापूर्वक गणना कर सकते हैं; हम ऐसे समरूपता समूह के विशिष्ट उदाहरण के रूप में क्रमपरिवर्तन समूह पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हमारे एल्गोरिदम, जो सिस्टम आकार में समय बहुपद में चलते हैं और विभिन्न क्वांटम राज्य इनपुट के अनुकूल हैं, इन मॉडलों का अध्ययन करने के लिए क्वांटम गणना का उपयोग करने की कथित आवश्यकता को चुनौती देते हैं और क्वांटम सिस्टम का अध्ययन करने के लिए शास्त्रीय गणना का उपयोग करने के लिए नए रास्ते खोलते हैं।

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द्वारा उद्धृत

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[3] टोबियास हॉग और एमएस किम, "सीखने की इकाइयों के लिए क्वांटम ज्यामिति के साथ सामान्यीकरण", arXiv: 2303.13462, (2023).

[4] जेमी हेरिज, चार्ल्स हिल, लॉयड होलेनबर्ग, और मार्टिन सेवियर, "प्वाइंट क्लाउड डेटा के साथ क्वांटम मशीन लर्निंग के लिए क्रमपरिवर्तन अपरिवर्तनीय एनकोडिंग", arXiv: 2304.03601, (2023).

[5] लियो मोनब्रौसो, जोनास लैंडमैन, एलेक्स बी. ग्रिलो, रोमेन कुक्ला, और एल्हम काशेफी, "मशीन लर्निंग के लिए हैमिंग-वेट प्रिजर्विंग क्वांटम सर्किट की प्रशिक्षण और अभिव्यक्ति", arXiv: 2309.15547, (2023).

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