Apprendimento efficiente degli stati stabilizzatori drogati con $t$ con misurazioni a copia singola

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Apprendimento efficiente degli stati stabilizzatori drogati con $t$ con misurazioni a copia singola PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Nai-Hui Chia¹, Ching-Yi Lai²e Han-Hsuan Lin³

¹Dipartimento di Informatica, Rice University, TX 77005-1892, Stati Uniti
²Istituto di Ingegneria delle Comunicazioni, Università Nazionale Yang Ming Chiao Tung, Hsinchu 300093, Taiwan
³Dipartimento di Informatica, Università Nazionale Tsing Hua, Hsinchu 30013, Taiwan

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Astratto

Uno degli obiettivi primari nel campo dell'apprendimento degli stati quantistici è sviluppare algoritmi efficienti in termini di tempo per l'apprendimento degli stati generati da circuiti quantistici. Precedenti indagini hanno dimostrato algoritmi efficienti in termini di tempo per stati generati da circuiti di Clifford con al massimo $log(n)$ porte non-Clifford. Tuttavia, questi algoritmi necessitano di misurazioni multicopia, ponendo sfide di implementazione a breve termine a causa della memoria quantistica richiesta. Al contrario, utilizzare esclusivamente misurazioni a singolo qubit nella base computazionale non è sufficiente per apprendere anche la distribuzione dell’output di un circuito di Clifford con una porta $T$ aggiuntiva sotto ragionevoli presupposti crittografici post-quantistici. In questo lavoro, introduciamo un algoritmo quantistico efficiente che utilizza solo misurazioni non adattative a copia singola per apprendere gli stati prodotti dai circuiti di Clifford con un massimo di porte non-Clifford $O(log n)$, colmando un divario tra i precedenti valori positivi e negativi risultati.

Riepilogo popolare

Nel campo dell'apprendimento degli stati quantistici, i ricercatori mirano a creare algoritmi efficienti in termini di tempo per comprendere gli stati generati dai circuiti quantistici. Studi precedenti hanno raggiunto l'efficienza per gli stati dei circuiti di Clifford con porte non-Clifford limitate, ma questi richiedevano misurazioni multi-copia impegnative, ostacolando l'implementazione a breve termine. Questo lavoro presenta un algoritmo quantistico rivoluzionario che, con sole misurazioni a copia singola, apprende in modo efficiente gli stati dai circuiti di Clifford che presentano fino a $O(log(n))$ porte non-Clifford. Ciò colma il divario tra i precedenti risultati positivi e negativi, offrendo una soluzione promettente con implicazioni pratiche per l’informatica quantistica.

► dati BibTeX

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