Limiti di concentrazione per stati quantistici e limitazioni sulla QAOA da approssimazioni polinomiali

Limiti di concentrazione per stati quantistici e limitazioni sulla QAOA da approssimazioni polinomiali

Limiti di concentrazione per stati quantistici e limitazioni sulla QAOA da approssimazioni polinomiali PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Anurag Anshu1 e Tony Metger2

1Facoltà di Ingegneria e Scienze Applicate, Università di Harvard
2Istituto di fisica teorica, ETH Zurigo

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Astratto

Dimostriamo i limiti di concentrazione per le seguenti classi di stati quantistici: (i) stati di uscita di circuiti quantistici poco profondi, rispondendo a una domanda aperta da [16]; (ii) stati del prodotto di matrici iniettive; (iii) stati output di evoluzione hamiltoniana densa, cioè stati della forma $e^{iota H^{(p)}} cdots e^{iota H^{(1)}} |psi_0rangle$ per ogni $n$- stato del prodotto qubit $|psi_0rangle$, dove ogni $H^{(i)}$ può essere qualsiasi hamiltoniano di pendolarismo locale che soddisfi un vincolo di norma, inclusi gli hamiltoniani densi con interazioni tra qualsiasi qubit. Le nostre dimostrazioni usano approssimazioni polinomiali per mostrare che questi stati sono vicini agli operatori locali. Ciò implica che la distribuzione del peso di Hamming di una misura di base computazionale (e di altre osservabili correlate) si concentri.
Un esempio di (iii) sono gli stati prodotti dall'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA). Usando i nostri risultati di concentrazione per questi stati, mostriamo che per un modello di spin casuale, il QAOA può avere successo solo con probabilità trascurabile anche a livello super-costante $p = o(log log n)$, assumendo una versione rafforzata del so- chiamata proprietà gap di sovrapposizione. Questo fornisce le prime limitazioni sulla QAOA su istanze dense a livello super-costante, migliorando il recente risultato [BGMZ22].

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► Riferimenti

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Citato da

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[3] Dominik S. Wild e Álvaro M. Alhambra, “Classical simulation of short-time quantum dynamics”, arXiv: 2210.11490, (2022).

[4] Lennart Bittel, Sevag Gharibian e Martin Kliesch, "L'ottimizzazione della profondità degli algoritmi quantistici variazionali è fortemente QCMA-difficile da approssimare", arXiv: 2211.12519, (2022).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2023-05-11 10:33:33). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

Impossibile recuperare Crossref citato da dati durante l'ultimo tentativo 2023-05-11 10:33:31: Impossibile recuperare i dati citati per 10.22331 / q-2023-05-11-999 da Crossref. Questo è normale se il DOI è stato registrato di recente.

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