Átfedett csoportosítási mérés: Egységes keretrendszer a kvantumállapotok mérésére

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Overlapped grouping measurement: A unified framework for measuring quantum states PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Bujiao Wu^1,2, Jinzhao Sun^3,1, Qi Huang^4,1és Xiao Yuan^1,2

¹Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University, Peking 100871, Kína
²Számítástechnikai Iskola, Pekingi Egyetem, Peking 100871, Kína
³Clarendon Laboratory, Oxfordi Egyetem, Parks Road, Oxford OX1 3PU, Egyesült Királyság
⁴Fizikai Iskola, Pekingi Egyetem, Peking 100871, Kína

Érdekesnek találja ezt a cikket, vagy szeretne megvitatni? Scite vagy hagyjon megjegyzést a SciRate-en.

Absztrakt

A valósághű kvantum-többtest-rendszerekhez, például kémiához és anyagokhoz tervezett kvantumalgoritmusok általában nagyszámú Hamilton-mérést igényelnek. Különböző ötleteket – például a fontossági mintavételt, a megfigyelhető kompatibilitást vagy a kvantumállapotok klasszikus árnyékait – kihasználva különböző fejlett mérési sémákat javasoltak a nagy mérési költségek nagymértékű csökkentésére. Mégis, az aláhúzott költségcsökkentési mechanizmusok különböznek egymástól, és továbbra is kritikus kihívást jelent az optimális rendszer szisztematikus megtalálása. Itt ezt a kihívást úgy kezeljük, hogy a kvantummérések egységes keretrendszerét javasoljuk, amely speciális esetekként tartalmazza a fejlett mérési módszereket. Keretrendszerünk lehetővé teszi egy általános séma – átfedő csoportosítási mérés – bevezetését, amely egyszerre használja ki a legtöbb létező módszer előnyeit. A séma intuitív megértése az, hogy a méréseket átfedő csoportokra osztjuk, amelyek mindegyike kompatibilis mérésekből áll. Explicit csoportosítási stratégiákat biztosítunk, és numerikusan igazoljuk a teljesítményét a különböző molekuláris Hamilton-családokhoz, akár 16 qubittel. Számszerű eredményeink jelentős javulást mutatnak a meglévő rendszerekhez képest. Munkánk megnyitja az utat a hatékony kvantumméréshez és a gyors kvantumfeldolgozáshoz jelenlegi és rövid távú kvantumeszközökkel.

► BibTeX adatok

@article{Wu2023overlappedgrouping, doi = {10.22331/q-2023-01-13-896}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-01-13-896}, title = {Átfedő csoportosítás mérés: {A} egységes keretrendszer a kvantumállapotok mérésére}, szerző = {Wu, Bujiao és Sun, Jinzhao és Huang, Qi és Yuan, Xiao}, folyóirat = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, kiadó = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, kötet = {7}, oldal = {896}, hónap = jan., év = {2023} }

► Referenciák

[1] Scott Aaronson. Kvantumállapotok árnyéktomográfiája. SIAM Journal on Computing, 49 (5): STOC18–368, 2019. 10.1145/3188745.3188802. URL https:///doi.org/10.1145/3188745.3188802.
https:///doi.org/10.1145/3188745.3188802

[2] Atithi Acharya, Siddhartha Saha és Anirvan M Sengupta. Tájékoztatásilag teljes povm-alapú árnyéktomográfia, 2021. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.05992.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.05992

[3] Ryan Babbush, Nathan Wiebe, Jarrod McClean, James McClain, Hartmut Neven és Garnet Kin-Lic Chan. Anyagok kismélységű kvantumszimulációja. Phys. X. rev., 8: 011044, 2018. március. 10.1103/PhysRevX.8.011044. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.011044.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.011044

[4] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S. Kottmann, Tim Menke, Wai-Keong Mok, Sukin Sim, Leong-Chuan Kwek, és Alán Aspuru-Guzik. Zajos, közepes méretű kvantum (nisq) algoritmusok, 2021. URL https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004.
https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004

[5] Carlos Bravo-Prieto, Ryan LaRose, M. Cerezo, Yigit Subasi, Lukasz Cincio és Patrick J. Coles. Variációs kvantum lineáris megoldó, 2019. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.1909.05820.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1909.05820

[6] Sergey Bravyi, Sarah Sheldon, Abhinav Kandala, David C. Mckay és Jay M. Gambetta. Mérési hibák mérséklése multiqubites kísérletekben. Phys. Rev. A, 103: 042605, 2021. ápr. 10.1103/PhysRevA.103.042605. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.042605.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.042605

[7] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P. Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferová, Ian D. Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, Sukin Sim, Libor Veis és Alán Aspuru-Guzik. Kvantumkémia a kvantumszámítás korában. Chemical Reviews, 119 (19): 10856–10915, 2019. 10.1021/acs.chemrev.8b00803. URL https:///doi.org/10.1021/acs.chemrev.8b00803. PMID: 31469277.
https:///doi.org/10.1021/acs.chemrev.8b00803

[8] Juan Carrasquilla, Giacomo Torlai, Roger G Melko és Leandro Aolita. Kvantumállapotok rekonstrukciója generatív modellekkel. Nature Machine Intelligence, 1 (3): 155–161, 2019. 10.1038/s42256-019-0028-1. URL https:///doi.org/10.1038/s42256-019-0028-1.
https://doi.org/10.1038/s42256-019-0028-1

[9] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio és mások. Variációs kvantum algoritmusok. Nature Reviews Physics, 3 (9): 625–644, 2021. 10.1038/s42254-021-00348-9. URL https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[10] Senrui Chen, Wenjun Yu, Pei Zeng és Steven T. Flammia. Robusztus árnyékbecslés. PRX Quantum, 2: 030348, 2021. szept. 10.1103/PRXQuantum.2.030348. URL https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.030348.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.030348

[11] Kenny Choo, Antonio Mezzacapo és Giuseppe Carleo. Fermionikus neurális hálózat állapotai ab-initio elektronikus szerkezethez. Nature Communications, 11 (1): 1–7, 2020. 10.1038/s41467-020-15724-9. URL https:///doi.org/10.1038/s41467-020-15724-9.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-15724-9

[12] Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J Coles és Andrew Sornborger. Variációs gyorstovábbítás a kvantumszimulációhoz a koherenciaidőn túl. npj Quantum Information, 6 (1): 1–10, 2020. URL https:///doi.org/10.1038/s41534-020-00302-0.
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00302-0

[13] JI Colless, VV Ramasesh, D. Dahlen, MS Blok, ME Kimchi-Schwartz, JR McClean, J. Carter, WA de Jong és I. Siddiqi. Molekulaspektrumok számítása kvantumprocesszoron hibatűrő algoritmussal. Phys. X. rev., 8: 011021, 2018. február. 10.1103/PhysRevX.8.011021. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.011021.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.011021

[14] Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles és Andrew Sornborger. Variációs Hamilton-diagonalizáció dinamikus kvantumszimulációhoz, 2020. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.2009.02559.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2009.02559

[15] Jordan Cotler és Frank Wilczek. Kvantum-átfedő tomográfia. Phys. Rev. Lett., 124: 100401, 2020. március. 10.1103/PhysRevLett.124.100401. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.100401.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.124.100401

[16] Ophelia Crawford, Barnaby van Straaten, Daochen Wang, Thomas Parks, Earl Campbell és Stephen Brierley. Pauli operátorok hatékony kvantummérése véges mintavételi hiba jelenlétében. Quantum, 5: 385, 2021. 10.22331/q-2021-01-20-385. URL https:///doi.org/10.22331%2Fq-2021-01-20-385.
https://doi.org/10.22331/q-2021-01-20-385

[17] EF Dumitrescu, AJ McCaskey, G. Hagen, GR Jansen, TD Morris, T. Papenbrock, RC Pooser, DJ Dean és P. Lougovski. Az atommag felhőkvantumszámítása. Phys. Rev. Lett., 120: 210501, 2018. május. 10.1103/PhysRevLett.120.210501. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.210501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.210501

[18] Suguru Endo, Simon C. Benjamin és Ying Li. Gyakorlati kvantumhiba-mérséklés közeljövőbeli alkalmazásokhoz. Phys. X. rev., 8: 031027, 2018. július. 10.1103/PhysRevX.8.031027. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031027.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031027

[19] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C. Benjamin és Xiao Yuan. Általános folyamatok variációs kvantumszimulációja. Phys. Rev. Lett., 125: 010501, 2020. június. 10.1103/PhysRevLett.125.010501. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.010501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.010501

[20] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C. Benjamin és Xiao Yuan. Hibrid kvantum-klasszikus algoritmusok és kvantumhiba-csökkentés. Journal of the Physical Society of Japan, 90 (3): 032001, 2021. 10.7566/JPSJ.90.032001. URL https:///doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001.
https:///doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001

[21] Keisuke Fujii, Kaoru Mizuta, Hiroshi Ueda, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami és Yuya O. Nakagawa. Mélyvariációs kvantum-sajátmegoldó: Oszd meg és uralkodj módszer egy nagyobb probléma megoldására kisebb méretű kvantumszámítógépekkel. PRX Quantum, 3: 010346, 2022. március. 10.1103/PRXQuantum.3.010346. URL https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.010346.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.010346

[22] Joe Gibbs, Kaitlin Gili, Zoë Holmes, Benjamin Commeau, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles és Andrew Sornborger. Hosszú távú szimulációk nagy pontossággal kvantumhardveren, 2021. URL https://arxiv.org/abs/2102.04313.
arXiv: 2102.04313

[23] Tudor Giurgica-Tiron, Yousef Hindy, Ryan LaRose, Andrea Mari és William J. Zeng. Digitális nulla zaj extrapoláció a kvantumhiba mérséklésére. 2020-ban az IEEE nemzetközi kvantumszámítástechnikai és mérnöki konferenciája (QCE), 306–316. oldal, 2020. 10.1109/QCE49297.2020.00045. URL https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00045.
https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00045

[24] Pranav Gokhale, Olivia Angiuli, Yongshan Ding, Kaiwen Gui, Teague Tomesh, Martin Suchara, Margaret Martonosi és Frederic T Chong. Az állapot-előkészítések minimalizálása a variációs kvantum-sajátmegoldóban ingázási családokba való felosztással. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.13623.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.13623

[25] Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes és Nicholas J Mayhall. Adaptív variációs algoritmus pontos molekuláris szimulációkhoz kvantumszámítógépen. Nature Comm., 10 (1): 1–9, 2019. 10.1038/s41467-018-07090-4. URL https:///doi.org/10.1038/s41467-019-10988-2.
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[26] Charles Hadfield. Adaptív pauli árnyékok energiabecsléshez, 2021. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.12207.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.12207

[27] Charles Hadfield, Sergey Bravyi, Rudy Raymond és Antonio Mezzacapo. Kvantum Hamiltonok mérése lokálisan torzított klasszikus árnyékokkal. Communications in Mathematical Physics, 391 (3): 951–967, 2022. 10.1007/s00220-022-04343-8. URL https:///doi.org/10.1007/s00220-022-04343-8.
https://doi.org/10.1007/s00220-022-04343-8

[28] Cornelius Hempel, Christine Maier, Jonathan Romero, Jarrod McClean, Thomas Monz, Heng Shen, Petar Jurcevic, Ben P. Lanyon, Peter Love, Ryan Babbush, Alán Aspuru-Guzik, Rainer Blatt és Christian F. Roos. Kvantumkémiai számítások csapdába ejtett kvantumszimulátoron. Phys. X. rev., 8: 031022, 2018. július. 10.1103/PhysRevX.8.031022. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031022.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031022

[29] Oscar Higgott, Daochen Wang és Stephen Brierley. Gerjesztett állapotok variációs kvantumszámítása. Quantum, 3: 156, 2019. július. ISSN 2521-327X. 10.22331/q-2019-07-01-156. URL https:///doi.org/10.22331/q-2019-07-01-156.
https://doi.org/10.22331/q-2019-07-01-156

[30] Stefan Hillmich, Charles Hadfield, Rudy Raymond, Antonio Mezzacapo és Robert Wille. Döntési diagramok sekély áramkörökkel végzett kvantummérésekhez. 2021-ben az IEEE Nemzetközi Kvantum Számítástechnikai és Mérnöki Konferenciája (QCE), 24–34. oldal, 2021. 10.1109/QCE52317.2021.00018. URL https:///doi.org/10.1109/QCE52317.2021.00018.
https:///doi.org/10.1109/QCE52317.2021.00018

[31] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng és John Preskill. Egy kvantumrendszer számos tulajdonságának előrejelzése nagyon kevés mérésből. Nature Physics, 16 (10): 1050–1057, 2020. 10.1038/s41567-020-0932-7. URL https:///doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7.
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7

[32] Hsin-Yuan Huang, Kishor Bharti és Patrick Rebentrost. Közeltávú kvantumalgoritmusok regressziós veszteségfüggvényű lineáris egyenletrendszerekhez. New Journal of Physics, 23 (11): 113021, 2021. nov. 10.1088/1367-2630/ac325f. URL https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac325f.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac325f

[33] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng és John Preskill. A pauli megfigyelhetőségek hatékony becslése derandomizálással. Phys. Rev. Lett., 127: 030503, 2021. júl. b. 10.1103/PhysRevLett.127.030503. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.030503.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.030503

[34] William J Huggins, Jarrod R McClean, Nicholas C Rubin, Zhang Jiang, Nathan Wiebe, K Birgitta Whaley és Ryan Babbush. Hatékony és zajtűrő mérések kvantumkémiához rövid távú kvantumszámítógépeken. npj Quantum Information, 7 (1): 1–9, 2021. 10.1038/s41534-020-00341-7. URL https:///doi.org/10.1038/s41534-020-00341-7.
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00341-7

[35] Artur F Izmaylov, Tzu-Ching Yen, Robert A Lang és Vladyslav Verteletskyi. A mérési probléma egységes particionálási megközelítése a variációs kvantum-sajátmegoldó módszerben. Journal of Chemical Theory and Computation, 16 (1): 190–195, 2019a. 10.1021/acs.jctc.9b00791. URL https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.9b00791.
https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.9b00791

[36] Artur F Izmaylov, Tzu-Ching Yen és Ilya G Ryabinkin. A mérési folyamat felülvizsgálata a variációs kvantum-sajátmegoldóban: lehetséges-e csökkenteni a külön mért operátorok számát? Chemical Science, 10 (13): 3746–3755, 2019b. 10.1039/C8SC05592K. URL https:///doi.org/10.1039/C8SC05592K.
https:///doi.org/10.1039/C8SC05592K

[37] Andrew Jena, Scott Genin és Michele Mosca. Pauli particionálás a kapukészletek tekintetében, 2019. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.07859.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.07859

[38] Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M Chow és Jay M Gambetta. Hardver-hatékony variációs kvantum-sajátmegoldó kis molekulákhoz és kvantummágnesekhez. Nature, 549 (7671): 242–246, 2017. 10.1038/természet23879. URL https:///doi.org/10.1038/nature23879.
https:///doi.org/10.1038/nature23879

[39] Ying Li és Simon C. Benjamin. Hatékony variációs kvantumszimulátor aktív hibaminimalizálással. Phys. X. rev., 7: 021050, 2017. június. 10.1103/PhysRevX.7.021050. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021050.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021050

[40] Jin-Guo Liu, Yi-Hong Zhang, Yuan Wan és Lei Wang. Variációs kvantum-sajátmegoldó kevesebb qubittel. Phys. Rev. Research, 1: 023025, 2019. szept. 10.1103/PhysRevResearch.1.023025. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.023025.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.023025

[41] Ő Ma, Marco Govoni és Giulia Galli. Anyagok kvantumszimulációi rövid távú kvantumszámítógépeken. npj Computational Materials, 6 (1): 1–8, 2020. 10.1038/s41524-020-00353-z. URL https:///doi.org/10.1038/s41524-020-00353-z.
https:///doi.org/10.1038/s41524-020-00353-z

[42] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin és Xiao Yuan. Képzeletbeli időfejlődés variációs ansatz-alapú kvantumszimulációja. npj Quantum Information, 5 (1): 1–6, 2019. 10.1038/s41534-019-0187-2. URL https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2

[43] Sam McArdle, Suguru Endo, Alán Aspuru-Guzik, Simon C. Benjamin és Xiao Yuan. Kvantumszámítási kémia. Rev. Mod. Phys., 92: 015003, 2020. március. 10.1103/RevModPhys.92.015003. URL https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.92.015003.
https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.92.015003

[44] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush és Alán Aspuru-Guzik. Variációs hibrid kvantum-klasszikus algoritmusok elmélete. New Journal of Physics, 18 (2): 023023, 2016. február 10.1088/1367-2630/18/2/023023. URL https:///doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023

[45] Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter és Wibe A de Jong. Hibrid kvantum-klasszikus hierarchia a dekoherencia mérséklésére és a gerjesztett állapotok meghatározására. Physical Review A, 95 (4): 042308, 2017. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.95.042308.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.95.042308

[46] Jarrod R McClean, Zhang Jiang, Nicholas C Rubin, Ryan Babbush és Hartmut Neven. Kvantumhibák dekódolása altér-kiterjesztésekkel. Nature Communications, 11 (1): 1–9, 2020. 10.1038/s41467-020-14341-w. URL https:///doi.org/10.1038/s41467-020-14341-w.
https:///doi.org/10.1038/s41467-020-14341-w

[47] Nikolaj Moll, Panagiotis Barkoutsos, Lev S Bishop, Jerry M Chow, Andrew Cross, Daniel J Egger, Stefan Filipp, Andreas Fuhrer, Jay M Gambetta, Marc Ganzhorn és mások. Kvantumoptimalizálás variációs algoritmusok segítségével rövid távú kvantumeszközökön. Quantum Science and Technology, 3 (3): 030503, 2018. 10.1088/2058-9565/aab822. URL https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aab822.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aab822

[48] Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai és Keisuke Fujii. Altér-kereső variációs kvantum-sajátmegoldó gerjesztett állapotokhoz. Physical Review Research, 1 (3): 033062, 2019. 10.1103/PhysRevResearch.1.033062. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.033062.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.1.033062

[49] Bryan O'Gorman, William J Huggins, Eleanor G Rieffel és K Birgitta Whaley. Általános cserehálózatok rövid távú kvantumszámításhoz, 2019. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.1905.05118.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1905.05118

[50] PJJ O'Malley, R. Babbush, ID Kivlichan, J. Romero, JR McClean, R. Barends, J. Kelly, P. Roushan, A. Tranter, N. Ding, B. Campbell, Y. Chen, Z. Chen , B. Chiaro, A. Dunsworth, AG Fowler, E. Jeffrey, E. Lucero, A. Megrant, JY Mutus, M. Neeley, C. Neill, C. Quintana, D. Sank, A. Vainsencher, J. Wenner , TC White, PV Coveney, PJ Love, H. Neven, A. Aspuru-Guzik és JM Martinis. Molekuláris energiák skálázható kvantumszimulációja. Phys. X. rev., 6: 031007, 2016. július. 10.1103/PhysRevX.6.031007. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.6.031007.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.6.031007

[51] Matthew Otten és Stephen K Gray. A kvantumalgoritmusok hibáinak elszámolása egyéni hibacsökkentésen keresztül. Npj Quantum Inf., 5 (1): 11, 2019. 10.1038/s41534-019-0125-3. URL https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0125-3.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0125-3

[52] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik és Jeremy L O'brien. Variációs sajátérték-megoldó fotonikus kvantumprocesszoron. Nature comm., 5: 4213, 2014. 10.1038/ncomms5213. URL https:///doi.org/10.1038/ncomms5213.
https:///doi.org/10.1038/ncomms5213

[53] John Preskill. A kvantumszámítás a nisq korszakban és azon túl. Quantum, 2: 79, 2018. 10.22331/q-2018-08-06-79. URL https:///doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79.
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[54] Google AI Quantum, Colaborators*†, Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Sergio Boixo, Michael Broughton, Bob B Buckley és mások. Hartree-fock egy szupravezető qubit kvantumszámítógépen. Science, 369 (6507): 1084–1089, 2020. 10.1126/science.abb9811. URL https:///doi.org/10.1126/science.abb9811.
https:///doi.org/10.1126/science.abb9811

[55] Nicholas C Rubin, Ryan Babbush és Jarrod McClean. Fermionikus határkényszerek alkalmazása hibrid kvantum algoritmusokra. New Journal of Physics, 20 (5): 053020, 2018. május. 10.1088/1367-2630/aab919. URL https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aab919.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aab919

[56] Ariel Shlosberg, Andrew J. Jena, Priyanka Mukhopadhyay, Jan F. Haase, Felix Leditzky és Luca Dellantonio. A kvantummegfigyelhető adatok adaptív becslése, 2021. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.15339.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.15339

[57] Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C. Benjamin és Ying Li. Tanulás alapú kvantumhiba-csökkentés. PRX Quantum, 2: 040330, 2021. nov. 10.1103/PRXQuantum.2.040330. URL https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330

[58] GI Struchalin, Ya. A. Zagorovskii, EV Kovlakov, SS Straupe és SP Kulik. Kvantumállapot-tulajdonságok kísérleti becslése klasszikus árnyékokból. PRX Quantum, 2: 010307, 2021. január. 10.1103/PRXQuantum.2.010307. URL https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010307.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010307

[59] Jinzhao Sun, Xiao Yuan, Takahiro Tsunoda, Vlatko Vedral, Simon C. Benjamin és Suguru Endo. A valósághű zaj mérséklése gyakorlati zajos, közepes méretű kvantumeszközökben. Phys. Rev. Applied, 15: 034026, 2021. március. 10.1103/PhysRevApplied.15.034026. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.15.034026.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.15.034026

[60] Jinzhao Sun, Suguru Endo, Huiping Lin, Patrick Hayden, Vlatko Vedral és Xiao Yuan. Perturbatív kvantumszimuláció, 2022. szeptember. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.129.120505.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.129.120505

[61] Kristan Temme, Sergey Bravyi és Jay M. Gambetta. Hibacsökkentés rövid mélységű kvantumáramköröknél. Phys. Rev. Lett., 119: 180509, 2017. nov. 10.1103/PhysRevLett.119.180509. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.180509.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.180509

[62] Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Juan Carrasquilla, Matthias Troyer, Roger Melko és Giuseppe Carleo. Neurális-hálózati kvantumállapot-tomográfia. Nature Physics, 14 (5): 447–450, 2018. 10.1038/s41567-018-0048-5. URL https:///doi.org/10.1038/s41567-018-0048-5.
https://doi.org/10.1038/s41567-018-0048-5

[63] Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Giuseppe Carleo és Antonio Mezzacapo. Kvantummegfigyelhető adatok precíz mérése neurális hálózati becslésekkel. Phys. Rev. Res., 2: 022060, 2020. június. 10.1103/PhysRevResearch.2.022060. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.2.022060.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.2.022060

[64] Harish J Vallury, Michael A Jones, Charles D Hill és Lloyd CL Hollenberg. Kvantumszámított momentumok korrekciója variációs becslésekhez. Quantum, 4: 373, 2020. 10.22331/q-2020-12-15-373. URL https:///doi.org/10.22331/q-2020-12-15-373.
https://doi.org/10.22331/q-2020-12-15-373

[65] Vladyslav Verteletskyi, Tzu-Ching Yen és Artur F Izmaylov. Mérésoptimalizálás a variációs kvantum-sajátmegoldóban minimális klikkfedés használatával. The Journal of Chemical physics, 152 (12): 124114, 2020. 10.1063/1.5141458. URL https:///doi.org/10.1063/1.5141458.
https:///doi.org/10.1063/1.5141458

[66] Samson Wang, Enrico Fontana, Marco Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio és Patrick J Coles. Zaj-indukált kopár fennsíkok variációs kvantum algoritmusokban. Nature Communications, 12 (1): 1–11, 2021. 10.1038/s41467-021-27045-6. URL https:///doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6.
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[67] Dave Wecker, Matthew B. Hastings és Matthias Troyer. Haladás a gyakorlati kvantumvariációs algoritmusok felé. Phys. Rev. A, 92: 042303, 2015. október. 10.1103/PhysRevA.92.042303. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.92.042303.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.92.042303

[68] Xiaosi Xu, Jinzhao Sun, Suguru Endo, Ying Li, Simon C. Benjamin és Xiao Yuan. Variációs algoritmusok lineáris algebrához. Science Bulletin, 2021. ISSN 2095-9273. 10.1016/j.scib.2021.06.023. URL https:///doi.org/10.1016/j.scib.2021.06.023.
https:///doi.org/10.1016/j.scib.2021.06.023

[69] Zhi-Cheng Yang, Armin Rahmani, Alireza Shabani, Hartmut Neven és Claudio Chamon. Variációs kvantum algoritmusok optimalizálása pontryagin minimumelvével. Phys. Rev. X, 7: 021027, 2017. május. 10.1103/PhysRevX.7.021027. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021027.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021027

[70] Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi és Artur F Izmaylov. Az összes kompatibilis operátor mérése egyetlen qubites méréssorozatban unitárius transzformációk segítségével. Journal of Chemical Theory and Computation, 16 (4): 2400–2409, 2020. 10.1021/acs.jctc.0c00008. URL https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.0c00008.
https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.0c00008

[71] Tzu-Ching Yen, Aadithya Ganeshram és Artur F Izmaylov. A kvantummérések determinisztikus fejlesztései kompatibilis operátorok csoportosításával, nem lokális transzformációkkal és kovarianciabecslésekkel, 2022. URL https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.01471.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2201.01471

[72] Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li és Simon C Benjamin. A variációs kvantumszimuláció elmélete. Quantum, 3: 191, 2019. 10.22331/q-2019-10-07-191. URL https:///doi.org/10.22331/q-2019-10-07-191.
https://doi.org/10.22331/q-2019-10-07-191

[73] Xiao Yuan, Jinzhao Sun, Junyu Liu, Qi Zhao és You Zhou. Kvantumszimuláció hibrid tenzorhálózatokkal. Phys. Rev. Lett., 127: 040501, 2021. július. 10.1103/PhysRevLett.127.040501. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.040501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.040501

[74] Ting Zhang, Jinzhao Sun, Xiao-Xu Fang, Xiao-Ming Zhang, Xiao Yuan és He Lu. Kísérleti kvantumállapotmérés klasszikus árnyékokkal. Phys. Rev. Lett., 127: 200501, 2021. nov. 10.1103/PhysRevLett.127.200501. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.200501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.200501

[75] Zi-Jian Zhang, Jinzhao Sun, Xiao Yuan és Man-Hong Yung. Alacsony mélységű Hamilton-szimuláció adaptív termékformulával, 2020. URL https:///doi.org/10.48550/arXiv.2011.05283.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2011.05283

[76] Andrew Zhao, Andrew Tranter, William M. Kirby, Shu Fay Ung, Akimasa Miyake és Peter J. Love. Méréscsökkentés variációs kvantum algoritmusokban. Phys. Rev. A, 101: 062322, 2020. június. 10.1103/PhysRevA.101.062322. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.062322.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.062322

[77] Andrew Zhao, Nicholas C. Rubin és Akimasa Miyake. Fermionos parciális tomográfia klasszikus árnyékokon keresztül. Phys. Rev. Lett., 127: 110504, 2021. szept. 10.1103/PhysRevLett.127.110504. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.110504.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.110504

[78] Leo Zhou, Sheng-Tao Wang, Soonwon Choi, Hannes Pichler és Mikhail D. Lukin. Kvantum közelítő optimalizálási algoritmus: Teljesítmény, mechanizmus és megvalósítás rövid távú eszközökön. Phys. X. rev., 10: 021067, 2020. június. 10.1103/PhysRevX.10.021067. URL https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.10.021067.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.10.021067

Idézi

[1] Kouhei Nakaji, Suguru Endo, Yuichiro Matsuzaki és Hideaki Hakoshima, „Measurement optimization of variational quantum szimulation by classical shadow and derandomization”, arXiv: 2208.13934.

[2] Dax Enshan Koh és Sabee Grewal, „Classical Shadows With Noise”, arXiv: 2011.11580.

[3] Andrew Zhao, Nicholas C. Rubin és Akimasa Miyake, „Fermionic Partial Tomography via Classical Shadows”, Physical Review Letters 127 11, 110504 (2021).

[4] Daniel McNulty, Filip B. Maciejewski és Michał Oszmaniec, „Estimating Quantum Hamiltonians via Joint Measurements of Noisy Non-Commuting Observables”, arXiv: 2206.08912.

[5] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami és Yuya O. Nakagawa, „Kvantum várható érték becslés számítási alapú mintavétellel”, Physical Review Research 4 3, 033173 (2022).

[6] Junyu Liu, Zimu Li, Han Zheng, Xiao Yuan és Jinzhao Sun, „Towards a variational Jordan-Lee-Preskill kvantumalgoritmus felé”, Gépi tanulás: Science and Technology 3 4, 045030 (2022).

[7] Bryce Fuller, Charles Hadfield, Jennifer R. Glick, Takashi Imamichi, Toshinari Itoko, Richard J. Thompson, Yang Jiao, Marna M. Kagele, Adriana W. Blom-Schieber, Rudy Raymond és Antonio Mezzacapo, „Approximate Solutions” Kombinatorikus problémák kvantumrelaxációi révén”, arXiv: 2111.03167.

[8] Ting Zhang, Jinzhao Sun, Xiao-Xu Fang, Xiao-Ming Zhang, Xiao Yuan és He Lu, „Experimental Quantum State Measurement with Classical Shadows”, „Experimental Quantum State Measurement with Classical Shadows”, Physical Review Letters 127 20, 200501 (2021).

[9] Tzu-Ching Yen, Aadithya Ganeshram és Artur F. Izmaylov, „A kvantummérések determinisztikus fejlesztései kompatibilis operátorok csoportosításával, nem lokális transzformációkkal és kovarianciabecslésekkel”, arXiv: 2201.01471.

[10] Kaifeng Bu, Dax Enshan Koh, Roy J. Garcia és Arthur Jaffe, „Klasszikus árnyékok Pauli-invariáns unitárius együttesekkel”, arXiv: 2202.03272.

[11] Weitang Li, Zigeng Huang, Changsu Cao, Yifei Huang, Zhigang Shuai, Xiaoming Sun, Jinzhao Sun, Xiao Yuan és Dingshun Lv, „Toward Practical Quantum Embedding Simulation of Realistic Chemical Systems on Near-term Quantum Computers”, arXiv: 2109.08062.

[12] Ariel Shlosberg, Andrew J. Jena, Priyanka Mukhopadhyay, Jan F. Haase, Felix Leditzky és Luca Dellantonio, „Adaptive estimation of quantum observables”, arXiv: 2110.15339.

[13] Zi-Jian Zhang, Jinzhao Sun, Xiao Yuan és Man-Hong Yung, „Low-depth Hamiltonian Simulation by Adaptive Product Formula”, arXiv: 2011.05283.

[14] Yusen Wu, Bujiao Wu, Jingbo Wang és Xiao Yuan, „Bizonyított előny a kvantumfázisú tanulásban kvantumkernel-alfátronon keresztül”, arXiv: 2111.07553.

[15] Daniel Miller, Laurin E. Fischer, Igor O. Sokolov, Panagiotis Kl. Barkoutsos és Ivano Tavernelli, „Hardverre szabott átlós áramkörök”, arXiv: 2203.03646.

[16] Zhenhuan Liu, Pei Zeng, You Zhou és Mile Gu, „Charactering correlation within multipartite quantum systems via local randomized analysis”, Fizikai áttekintés A 105 2, 022407 (2022).

[17] William Kirby, Mario Motta és Antonio Mezzacapo, „Pontos és hatékony Lanczos-módszer kvantumszámítógépen”, arXiv: 2208.00567.

[18] Marco Majland, Rasmus Berg Jensen, Mads Greisen Højlund, Nikolaj Thomas Zinner és Ove Christiansen, „Runtime optimization for vibrational structure on quantum computers: koordinates and mérési sémák”, arXiv: 2211.11615.

[19] Seonghoon Choi, Ignacio Loaiza és Artur F. Izmaylov, „Fluid fermion fragments for optimizing quantum mérs of electronic Hamilton in the variational quantum sajátszolver”, arXiv: 2208.14490.

[20] Tianren Gu, Xiao Yuan és Bujiao Wu, „Hatékony mérési sémák bozonikus rendszerek számára”, arXiv: 2210.13585.

[21] You Zhou és Qing Liu, „Többlövéses árnyékbecslés teljesítményelemzése”, arXiv: 2212.11068.

[22] Xiao-Ming Zhang, Zixuan Huo, Kecheng Liu, Ying Li és Xiao Yuan, „Elfogulatlan véletlen áramkör-fordító időfüggő Hamilton-szimulációhoz”, arXiv: 2212.09445.

[23] Alexander Gresch és Martin Kliesch, „Garantált hatékony energiabecslés kvantum-soktestű Hamilton-lakókra ShadowGrouping segítségével”, arXiv: 2301.03385.

[24] Andrew Jena, Scott N. Genin és Michele Mosca, „A variációs-kvantum-sajátmegoldó mérés optimalizálása Pauli-operátorok particionálásával multiqubit Clifford-kapukkal zajos, közepes méretű kvantumhardveren”, Fizikai áttekintés A 106 4, 042443 (2022).

A fenti idézetek innen származnak SAO/NASA HIRDETÉSEK (utolsó sikeres frissítés: 2023-01-13 11:36:07). Előfordulhat, hogy a lista hiányos, mivel nem minden kiadó ad megfelelő és teljes hivatkozási adatokat.

Nem sikerült lekérni Az adatok által hivatkozott kereszthivatkozás utolsó próbálkozáskor 2023-01-13 11:36:05: Nem sikerült lekérni a 10.22331/q-2023-01-13-896 hivatkozás által hivatkozott adatokat a Crossref-től. Ez normális, ha a DOI-t nemrég regisztrálták.

Ez a tanulmány a Quantumban jelent meg Creative Commons Nevezd meg 4.0 International (CC BY 4.0) engedély. A szerzői jog az eredeti szerzői jog tulajdonosainál marad, például a szerzőknél vagy intézményeiknél.

SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
Forrás: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-01-13-896/

Időbélyeg: Január 13, 2023

Időbélyeg: 3. október 2023.

Átfedett csoportosítás mérés: Egységes keretrendszer a kvantumállapotok mérésére

Újra kiadta Platón

Absztrakt

► BibTeX adatok

► Referenciák

Idézi

Még több Quantum Journal

Kvantumelőny a nagydimenziós csavart fotonok kvantum-véges automataként történő felhasználásával

A kvantumtámogató vektorgépek összetettsége

Klasszikusan cserélhető műveletek

Kvantumáramkörök hatékony variációs szintézise koherens többindításos optimalizálással

Akkumulátor anyagok kvantumszimulációja ionos pszeudopotenciálok felhasználásával

Véges sebességű QLDPC-GKP kódolási séma, amely meghaladja a CSS Hamming-határt

Objektív trajektóriák a hibrid klasszikus-kvantumdinamikában

Kísérleti összefonódás generálása 1 Gbit/s-nál nagyobb kvantumkulcs-elosztáshoz

Több sajátérték egyidejű becslése rövid mélységű kvantumáramkörrel korai hibatűrő kvantumszámítógépeken

Kvantumkódolás és elemzés a folyamatos idejű sztochasztikus folyamatokról pénzügyi alkalmazásokkal

Rólunk

Vertical Search & Ai

Emelvény

Maradjon kapcsolatban

Fiók