変量子線形ソルバー

変量子線形ソルバー

カルロスブラボープリエト1,2,3、ライアン・ラローズ4、M。セレゾ1,5、イギット・スバシ6、Lukasz Cincio1、およびPatrick J. Coles1

1理論部門、ロスアラモス国立研究所、ロスアラモス、ニューメキシコ87545、米国。
2バルセロナスーパーコンピューティングセンター、バルセロナ、スペイン。
3宇宙科学研究所、バルセロナ大学、バルセロナ、スペイン。
4ミシガン州立大学、計算数学、科学、工学部および物理学および天文学部、イースト ランシング、ミシガン州 48823、米国。
5非線形研究センター、ロスアラモス国立研究所、ロスアラモス、ニューメキシコ、米国
6コンピュータ、計算および統計科学部門、ロス アラモス国立研究所、ロス アラモス、ニューメキシコ州 87545、米国

この論文を興味深いと思うか、議論したいですか? SciRateを引用するかコメントを残す.

抽象

線形連立方程式を解くために以前に提案された量子アルゴリズムは、必要な回路深さのため、短期的には実装できません。 ここでは、短期的な量子コンピューターで線形システムを解くための、変分量子線形ソルバー (VQLS) と呼ばれるハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案します。 VQLS は、$A|xranglepropto|brangle$ となるように $|xrangle$ を可変的に準備しようとします。 望ましい解の精度 $epsilon$ が達成されることを保証できる、VQLS の運用上意味のある終了条件を導き出します。 具体的には、$C geqslant epsilon^2 / kappa^2$ であることを証明します。ここで、$C$ は VQLS コスト関数、$kappa$ は $A$ の条件数です。 $C$ を推定するための効率的な量子回路を提示し、その推定の古典的な困難さの証拠を提供します。 Rigetti の量子コンピューターを使用して、$1024×1024$ の問題サイズまで VQLS を実装することに成功しました。 最後に、最大 $2^{50}times2^{50}$ までのサイズの自明でない問題を数値的に解決します。 私たちが検討する特定の例では、VQLS の時間計算量が $epsilon$、$kappa$、およびシステム サイズ $N$ で効率的にスケールされることが発見的にわかります。

►BibTeXデータ

►参照

【1] E. Alpaydin、機械学習入門、第 4 版(MITプレス、2020年)。
https:/ / mitpress.mit.edu/ 9780262043793/ 機械学習入門/

【2] CM Bishop、パターン認識と機械学習 (Springer、2006)。
https:/ / link.springer.com/ book / 9780387310732

【3] LC Evans、偏微分方程式 (アメリカ数学協会、2010 年)。
https:/ / bookstore.ams.org/ gsm-19-r

【4] O. Bretscher、線形代数と応用、第 5 版(ピアソン、2013)。
https:/ / www.pearson.de/ linear-algebra-with-applications-pearson-new-international-edition-pdf-ebook-9781292035345

【5] DA Spielman および N. Srivastava、「実効抵抗によるグラフのスパース化」、SIAM J. Comput. 40、1913 ~ 1926 年 (2011)。
https:/ / doi.org/ 10.1137 / 080734029

【6] AW Harrow、A. Hassidim、S. Lloyd、「線形方程式系の量子アルゴリズム」、Phys.レット牧師。 103、150502 (2009)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502

【7] A. Ambainis、「連立一次方程式を解くための可変時間振幅増幅と高速量子アルゴリズム」、arXiv:1010.4458 [quant-ph]。
arXiv:1010.4458

【8] Y. Subaşı、RD Somma、D. Orsucci、「断熱量子コンピューティングに触発された線形方程式系の量子アルゴリズム」、Phys. レット牧師。 122、060504 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.060504

【9] A. Childs、R. Kothari、および R. Somma、「精度への依存性が指数関数的に改善された線形方程式系の量子アルゴリズム」、SIAM J. Computing 46、1920–1950 (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1137 / 16M1087072

【10] S. Chakraborty、A. Gilyén、および S. Jeffery、「ブロック エンコードされた行列累乗の力: より高速なハミルトニアン シミュレーションによる回帰手法の改善」、第 46 回オートマトン、言語、およびプログラミングに関する国際コロキウム (ダグシュトゥール ライプニッツ ツェントルム城) fuer Informatik、2019)、33:1-33:14。
https:/ / doi.org/ 10.4230 / LIPIcs.ICALP.2019.33

【11] L. Wossnig、Z. Zhao、および A. Prakash、「密行列の量子線形システム アルゴリズム」、Phys. レット牧師。 120、050502 (2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.050502

【12] J. Preskill、「NISQ 時代以降の量子コンピューティング」、Quantum 2、79 (2018)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

【13] Y. Zheng、C. Song、M.-C. Chen、B. Xia、W. Liu 他、「超伝導量子プロセッサを使用した線形方程式系の解法」、Phys. レット牧師。 118、210504 (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.118.210504

【14] Y. Lee、J. Joo、および S. Lee、「ハイブリッド量子線形方程式アルゴリズムと IBM 量子エクスペリエンスの実験的テスト」、Scientific Reports 9、4778 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41598-019-41324-9

【15] J. Pan、Y. Cao、X. Yao、Z. Li、C. Ju 他、「線形方程式系を解くための量子アルゴリズムの実験的実現」、Phys. Rev. A 89、022313 (2014)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.89.022313

【16] X.-D. カイ、C. ウィードブルック、Z.-E. スー、M.-C. Chen、Mile Gu、他、「線形方程式系を解くための実験的な量子コンピューティング」、Phys. レット牧師。 110、230501 (2013)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.110.230501

【17] S. Barz、I. Kassal、M. Ringbauer、YO Lipp、B. Dakić 他、「4 量子ビットのフォトニック量子プロセッサと線形方程式系の解法へのその応用」、Scientific Reports 6115、2014 (XNUMX) 。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / srep06115

【18] J. Wen、X. Kong、S. Wei、B. Wang、T. Xin、および G. Long、「断熱量子コンピューティングに触発された線形システムの量子アルゴリズムの実験的実現」、Phys. Rev. A 99、012320 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.012320

【19] E. Anschuetz、J. Olson、A. Aspuru-Guzik、Y. Cao、「変分量子因数分解」、量子技術と最適化問題に関する国際ワークショップ (Springer、2019)、74 ~ 85 ページ。
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-030-14082-3_7

【20] A. ペルッツォ、J. マクリーン、P. シャドボルト、M.-H. ヨン、X.-Q. Zhou、PJ Love、A. Aspuru-Guzik、および JL O'Brien、「フォトニック量子プロセッサ上の変分固有値ソルバー」、Nature Communications 5、4213 (2014)。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

【21] Y. Cao、J. Romero、JP Olson、M. Degroote、PD Johnson、他、「量子コンピューティング時代の量子化学」、Chemical Reviews 119、10856–10915 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.8b00803

【22] O. Higgott、D. Wang、および S. Brierley、「励起状態の変分量子計算」、Quantum 3、156 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-01-156

【23] T. Jones、S. Endo、S. McArdle、X. Yuan、および SC Benjamin、「ハミルトニアン スペクトルを発見するための変分量子アルゴリズム」、Phys. Rev. A 99、062304 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062304

【24] Y. Li および SC Benjamin、「アクティブエラー最小化を組み込んだ効率的な変分量子シミュレーター」、Phys. Rev. X 7、021050 (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

【25] C. Kokail、C. Maier、R. van Bijnen、T. Brydges、MK Joshi、P. Jurcevic、CA Muschik、P. Silvi、R. Blatt、CF Roos、および P. Zoller、「自己検証変分量子シミュレーション」格子モデルの』、Nature 569、355–360 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1177-4

【26] 部屋和也、中西和也、御手洗和也、藤井和久、「亜空間変分量子シミュレータ」、Phys. Rev. Research 5、023078 (2023)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.5.023078

【27] Cristina Cirstoiu、Zoe Holmes、Joseph Iosue、Lukasz Cincio、Patrick J Coles、Andrew Sornborger、「コヒーレンス時間を超えた量子シミュレーションのための変分高速転送」、npj Quantum Information 6、82 (2020)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-00302-0

【28] Xiao Yuan、Suguru Endo、Qi Zhao、Ying Li、Simon C Benjamin、「変分量子シミュレーションの理論」、Quantum 3、191 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-10-07-191

【29] J. Romero、JP Olson、およびA. Aspuru-Guzik、「量子データの効率的な圧縮のための量子オートエンコーダ」、Quantum Science and Technology 2、045001(2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aa8072

【30] R. ラローズ、A. ティク、É. O'Neel-Judy、L. Cincio、および PJ Coles、「変分量子状態の対角化」、npj 量子情報 5、57 (2018)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0167-6

【31] C. Bravo-Prieto、D. García-Martín、および JI Latorre、「Quantum Singular Value Decomposer」、Phys. Rev. A 101、062310 (2020)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.062310

【32] M. Cerezo、Kunal Sharma、Andrew Arrasmith、および Patrick J Coles、「変分量子状態固有ソルバー」、npj Quantum Information 8、113 (2022)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-022-00611-6

【33] S. Khatri、R. LaRose、A. Poremba、L. Cincio、AT Sornborger、および PJ Coles、「Quantum-assisted quantum compiling」、Quantum 3、140 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-05-13-140

【34] T. Jones と S. C Benjamin、「エネルギー最小化による堅牢な量子コンパイルと回路最適化」、Quantum 6、628 (2022)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-01-24-628

【35] A. Arrasmith、L. Cincio、AT Sornborger、WH Zurek、および PJ Coles、「量子基盤のハイブリッド アルゴリズムとしての変分整合履歴」、Nature communication 10、3438 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-019-11417-0

【36] Marco Cerezo、Alexander Poremba、Lukasz Cincio、および Patrick J Coles、「変分量子忠実度推定」、Quantum 4、248 (2020b)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-03-26-248

【37] Bálint Koczor、遠藤 卓、Tyson Jones、松崎雄一郎、Simon C Benjamin、「変分状態量子計測学」New Journal of Physics 22、083038 (2020b)。
https:/ / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab965e

【38] M Cerezo、Akira Sone、Tyler Volkoff、Lukasz Cincio、および Patrick J Coles、「浅いパラメータ化された量子回路におけるコスト関数依存の不毛プラトー」、Nature Communications 12、1791 (2020b)。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

【39] MAニールセンとILチュアン、量子計算と量子情報:10周年記念版、第10版。 (ケンブリッジ大学出版局、ニューヨーク、ニューヨーク、米国、2011年)。
https:/ / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667

【40] E. Knill および R. Laflamme、「量子情報の 81 ビットのパワー」、Phys. レット牧師。 5672、5675–1998 (XNUMX)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.81.5672

【41] K.Fujii、H.Kobashi、T.Morimae、H.Noshi村、S.Tamate、S.Tani、「乗算誤差を伴う 120 クリーン量子ビット モデルの古典的シミュレーションの不可能性」、Phys. レット牧師。 200502、2018 (XNUMX)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.200502

【42] T. モリマエ、「一定の総変動距離誤差を伴う 96 クリーン量子ビット モデルの古典的サンプリングの困難さ」、Phys. Rev. A 040302、2017 (XNUMX)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.96.040302

【43] A. カンダラ、A. メッツァカポ、K. テンメ、M. タキタ、M. ブリンク、JM チョウ、および JM ガンベッタ、「小分子および量子磁石のためのハードウェア効率の高い変分量子固有ソルバー」、Nature 549、242 (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / nature23879

【44] Jarrod R McClean、Sergio Boixo、Vadim N Smelyanskiy、Ryan Babbush、Hartmut Neven、「量子ニューラル ネットワークのトレーニング風景における不毛の台地」、Nature communication 9、4812 (2018)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

【45] Edward Grant、Leonard Wossnig、Mateusz Ostaszewski、Marcello Benedetti、「パラメータ化された量子回路の不毛なプラトーに対処するための初期化戦略」、Quantum 3、214 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-12-09-214

【46] タイラー・ボルコフとパトリック・J・コールズ、「ランダムパラメータ化された量子回路における相関に​​よる大きな勾配」、Quantum Sci.テクノロジー。 6、025008 (2021)。
https:/ / doi.org/ 10.1088/ 2058-9565/ abd891

【47] L. Cincio、Y. Subaşı、AT Sornborger、および PJ Coles、「状態オーバーラップのための量子アルゴリズムの学習」、New Journal of Physics 20、113022 (2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / aae94a

【48] E. Farhi、J. Goldstone、および S. Gutmann、「量子近似最適化アルゴリズム」、arXiv:1411.4028 [quant-ph]。
arXiv:1411.4028

【49] S. Hadfield、Z. Wang、B. O'Gorman、EG Rieffel、D. Venturelli、および R. Biswas、「量子近似最適化アルゴリズムから量子交互演算子 ansatz へ」アルゴリズム 12、34 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.3390 / a12020034

【50] S. Lloyd、「量子近似最適化は計算上普遍的である」、arXiv:1812.11075 [quant-ph]。
arXiv:1812.11075

【51] Z. Wang、S. Hadfield、Z. Jiang、および EG Rieffel、「MaxCut の量子近似最適化アルゴリズム: フェルミオン的ビュー」、Phys. Rev. A 97、022304 (2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.97.022304

【52] L. チョウ、S.-T. Wang、S. Choi、H. Pichler、および MD Lukin、「量子近似最適化アルゴリズム: パフォーマンス、メカニズム、および短期デバイスでの実装」、Phys. Rev. X 10、021067 (2020)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.021067

【53] GE Crooks、「最大カット問題における量子近似最適化アルゴリズムのパフォーマンス」、arXiv プレプリント arXiv:1811.08419 (2018)。
arXiv:1811.08419

【54] JM Kübler、A. Arrasmith、L. Cincio、および PJ Coles、「測定倹約変分アルゴリズムのための適応オプティマイザー」、Quantum 4、263 (2020)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-05-11-263

【55] Andrew Arrasmith、Lukasz Cincio、Rolando D Somma、および Patrick J Coles、「変分アルゴリズムにおけるショット節約最適化のためのオペレーター サンプリング」、arXiv プレプリント arXiv:2004.06252 (2020)。
arXiv:2004.06252

【56] Ryan Sweke、Frederik Wilde、Johannes Meyer、Maria Schuld、Paul K Fährmann、Barthélémy Meynard-Piganeau、Jens Aisert、「ハイブリッド量子古典最適化のための確率的勾配降下法」、Quantum 4、314 (2020)。
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-08-31-314

【57] 三田井、根来、北川、藤井、「量子回路学習」、Phys。 Rev.A 98、032309(2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

【58] M. Schuld、V. Bergholm、C. Gogolin、J. Izaac、および N. Killoran、「量子ハードウェア上の解析勾配の評価」、Phys. Rev. A 99、032331 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

【59] A. Harrow および J. Napp、「低深度勾配測定により、変分ハイブリッド量子古典アルゴリズムの収束性が向上します」、Phys. レット牧師。 126、140502 (2021)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.140502

【60] Kunal Sharma、Sumeet Khatri、Marco Cerezo、および Patrick Coles、「変分量子コンパイルのノイズ耐性」New Journal of Physics 22、043006 (2020)。
https:/ / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

【61] K. Temme、S. Bravyi、および JM Gambetta、「深度の短い量子回路のエラー軽減」、Phys. レット牧師。 119、180509 (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.180509

【62] Y. He および H. Guo、「横磁場アイジング モデルの境界効果」、Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2017、093101 (2017)。
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1742-5468/​aa85b0

【63] DW Berry、G. Ahokas、R. Cleve、および BC Sanders、「スパース ハミルトニアンをシミュレートするための効率的な量子アルゴリズム」、Communications in Mathematical Physics 270、359–371 (2007)。
https:/ / doi.org/ 10.1007 / s00220-006-0150-x

【64] Y. アティアおよび D. アハロノフ、「ハミルトニアンの早送りと指数関数的に正確な測定」、Nature communication 8、1572 (2017)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-017-01637-7

【65] X. Xu、J. Sun、S. Endo、Y. Li、SC Benjamin、および X. Yuan、「線形代数のための変分アルゴリズム」、Science Bulletin 66、2181–2188 (2021)。
https:/ / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2021.06.023

【66] H.-Y. Huang、K. Bharti、および P. Rebentrost、「回帰損失関数を使用した線形方程式系の短期量子アルゴリズム」、New Journal of Physics 23、113021 (2021)。
https:/ / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ac325f

【67] A. Asfaw、L. Bello、Y. Ben-Haim、S. Bravyi、L. Capelluto、他、「Qiskit を使用した量子計算の学習」。 (2019年)。
http://community.qiskit.org/教科書

【68] A. マリ、「変分量子線形ソルバー」。 (2019年)。
https:/ / pennylane.ai/ qml/ app/ tutorial_vqls.html

【69] M. Szegedy、「マルコフ連鎖ベースのアルゴリズムの量子高速化」、FOCS に関する第 45 回 IEEE 年次シンポジウム議事録。 (IEEE、2004 年)、32 ~ 41 ページ。
https:/ / doi.org/ 10.1109 / FOCS.2004.53

【70] DW Berry、AM Childs、および R. Kothari、「すべてのパラメーターにほぼ最適に依存するハミルトニアン シミュレーション」、第 56 回コンピューター サイエンスの基礎に関するシンポジウムの議事録 (2015 年)。
https:/ / doi.org/ 10.1109 / FOCS.2015.54

【71] JC Garcia-Escartin および P. Chamorro-Posada、「スワップ テストとホン-オウ-マンデル効果は同等です」、Phys. Rev. A 87、052330 (2013)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.87.052330

【72] MJD Powell、「非線形制約付き最適化計算のための高速アルゴリズム」、『数値解析』 (Springer、1978)、144 ~ 157 ページ。
https:/ / doi.org/ 10.1007 / BFb0067703

によって引用

[1] J. アビジス、アデトクンボ アデドイン、ジョン アンブロジアーノ、ペトル アニシモフ、ウィリアム キャスパー、ゴピナート チェンヌパティ、カールトン コフリン、フリスト ジジェフ、デヴィッド ガンター、サティシュ カラ、ネイサン レモンズ、シーゼン リン、アレクサンダー マリジェンコフ、デヴィッド マスカレナス、スーザン ムニシェフスキー、バルナディガ、ダニエル・オマリー、ダイアン・オーエン、スコット・ペイキン、ラクシュマン・プラサド、ランディ・ロバーツ、フィリップ・ロメロ、ナンダキショア・サンティ、ニコライ・シニツィン、ピーター・J・スワート、ジェームズ・G・ウェンデルバーガー、ボラム・ユン、リチャード・ザモラ、ウェイ・ジュー、ステファン・アイデンベンツ、 Andreas Bärtschi、Patrick J. Coles、Marc Vuffray、Andrey Y. Lokhov、「初心者のための量子アルゴリズム実装」、 arXiv:1804.03719, (2018).

[2] Jules Tilly、Hongxiang Chen、Shuxiang Cao、Dario Picozzi、Kanav Setia、Ying Li、Edward Grant、Leonard Wossnig、Ivan Rungger、George H. Booth、Jonathan Tennyson、「変分量子アイゲンソルバー: 手法と手法のレビュー」ベストプラクティス"、 物理レポート986、1(2022).

[3] 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、AlánAspuru-Guzik、「ノイズの多い中規模量子アルゴリズム」、 Modern Physics 94 1、015004(2022)のレビュー.

[4] Andrew Arrasmith、M. Cerezo、Piotr Czarnik、Lukasz Cincio、および Patrick J. Coles、「勾配なしの最適化に対する不毛のプラトーの効果」、 量子5、558(2021).

[5] M. Cerezo、Akira Sone、Tyler Volkoff、Lukasz Cincio、およびPatrick J. Coles、「浅いパラメータ化された量子回路におけるコスト関数に依存する不毛の高原」、 Nature Communications 12、1791(2021).

[6] Samson Wang、Enrico Fontana、M. Cerezo、Kunal Sharma、Akira Sone、Lukasz Cincio、および Patrick J. Coles、「変分量子アルゴリズムにおけるノイズによる不毛の台地」、 Nature Communications 12、6961(2021).

[7] M. Cerezo、Andrew Arrasmith、Ryan Babbush、Simon C. Benjamin、Suguru Endo、Keisuke Fujii、Jarrod R. McClean、Kosuke Mitarai、Xiao Yuan、Lukasz Cincio、およびPatrick J. Coles、「Variational Quantum Algorithms」、 arXiv:2012.09265, (2020).

[8]遠藤俊、ジェンユー・チャイ、サイモン・C・ベンジャミン、シャオ・ユアン、「ハイブリッド量子-古典的アルゴリズムと量子エラー軽減」、 日本物理学会誌90、3(032001).

[9] Xiaosi Xu、Jinzhao Sun、Suguru Endo、Ying Li、Simon C. Benjamin、Xiao Yuan、「線形代数の変分アルゴリズム」、 サイエンス ブリテン 66 21, 2181 (2021).

[10] Zoë Holmes、Kunal Sharma、M. Cerezo、および Patrick J. Coles、「アンザッツの表現可能性を勾配の大きさと不毛の台地に結び付ける」、 PRX Quantum 3 1、010313(2022).

[11] Dylan Herman、Cody Googin、Xiaoyuan Liu、Alexey Galda、Ilya Safro、Yue Sun、Marco Pistoia、およびYuri Alexeev、「金融のための量子コンピューティングの調査」、 arXiv:2201.02773, (2022).

[12] Kunal Sharma、Sumeet Khatri、M. Cerezo、および Patrick J. Coles、「変分量子コンパイルのノイズ耐性」、 New Journal of Physics 22 4、043006(2020).

[13] Daniel Stilck França および Raul García-Patrón、「ノイズの多い量子デバイスにおける最適化アルゴリズムの制限」、 ネイチャーフィジクス17、11(1221).

[14] Arthur Pesah、M. Cerezo、Samson Wang、Tyler Volkoff、Andrew T. Sornborger、および Patrick J. Coles、「量子畳み込みニューラル ネットワークにおける不毛のプラトーの不在」、 フィジカルレビューX 11 4、041011(2021).

[15] 遠藤 卓、Jinzhao Sun、Ying Li、Simon C. Benjamin、Xiao Yuan、「一般プロセスの変分量子シミュレーション」、 フィジカルレビューレター125 1、010501(2020).

[16] Oleksandr Kyriienko、Annie E. Paine、およびVincent E. Elfving、「微分可能な量子回路を使用した非線形微分方程式の解法」、 フィジカルレビューA 103 5、052416(2021).

[17] RyanLaRoseおよびBrianCoyle、「量子分類器のロバストなデータエンコーディング」、 フィジカルレビューA 102 3、032420(2020).

[18] M.セレッソ、クナルシャルマ、アンドリューアラスミス、パトリックJ.コールズ、「変分量子状態固有ソルバー」、 arXiv:2004.01372, (2020).

[19] Kunal Sharma、M。Cerezo、Lukasz Cincio、およびPatrick J. Coles、「散逸性パーセプトロンベースの量子ニューラルネットワークのトレーニング可能性」、 フィジカルレビューレター128 18、180505(2022).

[20] Hsin-Yuan Huang、Kishor Bharti、およびPatrick Rebentrost、「線形方程式系の短期量子アルゴリズム」、 arXiv:1909.07344, (2019).

[21] Tyler VolkoffとPatrick J. Coles、「ランダムパラメータ化量子回路での相関による大きな勾配」、 量子科学技術6 2、025008(2021).

[22] Bojia Duan、Jiabin Yuan、Chao-Hua Yu、Jianbang Huang、Chang-Yu Hsieh、「HHLアルゴリズムに関する調査:理論から量子機械学習への応用まで」、 物理学の手紙A 384、126595(2020).

[23] M.CerezoおよびPatrickJ。Coles、「不毛の高原を持つ量子ニューラルネットワークの高階導関数」、 量子科学技術6 3、035006(2021).

[24] Samson Wang、Piotr Czarnik、Andrew Arrasmith、M。Cerezo、Lukasz Cincio、およびPatrick J. Coles、「エラー軽減はノイズの多い変分量子アルゴリズムのトレーニング可能性を改善できるか?」、 arXiv:2109.01051, (2021).

[25] Andrew Arrasmith、Lukasz Cincio、Rolando D. Somma、およびPatrick J. Coles、「変分アルゴリズムにおけるショットフルーガル最適化のためのオペレーターサンプリング」、 arXiv:2004.06252, (2020).

[26] Benjamin Commeau、M. Cerezo、Zoë Holmes、Lukasz Cincio、Patrick J. Coles、Andrew Sornborger、「動的量子シミュレーションのための変分ハミルトン対角化」、 arXiv:2009.02559, (2020).

[27] M. Bilkis、M. Cerezo、Guillaume Verdon、Patrick J. Coles、Lukasz Cincio、「量子機械学習のための可変構造を持つ半不可知論的アンサッツ」、 arXiv:2103.06712, (2021).

[28] Jonas M.Kübler、Andrew Arrasmith、Lukasz Cincio、およびPatrick J. Coles、「測定-質素変分アルゴリズムの適応最適化」、 量子4、263(2020).

[29]ZoëHolmes、Andrew Arrasmith、Bin Yan、Patrick J. Coles、Andreas Albrecht、Andrew T. Sornborger、「不毛の高原はスクランブラーの学習を妨げる」、 フィジカルレビューレター126 19、190501(2021).

[30] Martin Larocca、Piotr Czarnik、Kunal Sharma、Gopikrishnan Muraleedharan、Patrick J. Coles、M. Cerezo、「量子最適制御ツールを使用した不毛の高原の診断」、 量子6、824(2022).

[31] AK Fedorov、N。Gisin、SM Beloussov、およびAI Lvovsky、「量子アドバンテージしきい値での量子コンピューティング:ビジネスへのダウンレビュー」、 arXiv:2203.17181, (2022).

[32] ChenfengCaoおよびXinWang、「ノイズ支援量子オートエンコーダ」、 フィジカルレビュー適用15、5(054012).

[33] Jonathan Wei Zhong Lau、Kian Hwee Lim、Harshank Shrotriya、Leong Chuan Kwek、「NISQ コンピューティング: 私たちはどこにいて、どこへ行くのですか?」、 アジア太平洋物理学会会報 32 1、27 (2022).

[34] Peter J. Karalekas、Nikolas A. Tezak、Eric C. Peterson、Colm A. Ryan、Marcus P. da Silva、Robert S. Smith、「変分ハイブリッド アルゴリズムに最適化された量子古典クラウド プラットフォーム」、 量子科学技術5 2、024003(2020).

[35] カルロス ブラボ-プリエト、ディエゴ ガルシア-マルティン、ホセ I. ラトーレ、「量子特異値分解者」、 フィジカルレビューA 101 6、062310(2020).

[36] ジェイコブ・ビアモンテ、「ユニバーサル変分量子計算」、 フィジカルレビューA103 3、L030401(2021).

[37] Yu Tong、Dong An、Nathan Wiebe、および Lin Lin、「高速逆変換、事前条件付き量子線形システム ソルバー、高速グリーン関数計算、および行列関数の高速評価」、 フィジカルレビューA 104 3、032422(2021).

[38] Juneseo Lee、Alicia B. Magann、Herschel A. Rabitz、Christian Arenz、「量子組み合わせ最適化における好ましい景観に向けた進歩」、 フィジカルレビューA 104 3、032401(2021).

[39] Kunal Sharma、M. Cerezo、Zoë Holmes、Lukasz Cincio、Andrew Sornborger、および Patrick J. Coles、「もつれたデータセットに対するフリーランチなし定理の再定式化」、 フィジカルレビューレター128 7、070501(2022).

[40] Ting Zhang、Jinzhao Sun、Xiao-Xu Fang、Xiao-Ming Zhang、Xiao Yuan、He Lu、「古典的な影による実験的量子状態測定」、 フィジカルレビューレター127 20、200501(2021).

[41] Budinski Ljubomir、「流れ関数渦度定式化と格子ボルツマン法を使用したナビエ・ストークス方程式の量子アルゴリズム」、 International Journal of Quantum Information 20 2、2150039-27(2022).

[42] Nikolay V. Tkachenko、James Sud、Yu Zhang、Sergei Tretiak、Petr M. Anisimov、Andrew T. Arrasmith、Patrick J. Coles、Lukasz Cincio、およびPavel A. Dub、変分量子固有値ソルバーの仮説の深さ」、 PRX Quantum 2 2、020337(2021).

[43] アレクサンドル・ショケット、アグスティン・ディ・パオロ、パナジオティス Kl. Barkoutsos、David Sénéchal、Ivano Tavernelli、Alexandre Blais、「変分量子アルゴリズムのための量子最適制御にインスピレーションを受けた分析」、 フィジカルレビューリサーチ3 2、023092(2021).

[44] Lin Lin および Yu Tong、「量子線形システムの解決への応用による最適な多項式ベースの量子固有状態フィルタリング」、 量子4、361(2020).

[45] Aram W. Harrow および John C. Napp、「低深度勾配測定により、変分ハイブリッド量子古典アルゴリズムの収束を改善できる」、 フィジカルレビューレター126 14、140502(2021).

[46] Supanut Thanasilp、Samson Wang、Nhat A. Nghiem、Patrick J. Coles、および M. Cerezo、「量子機械学習モデルの訓練可能性の微妙さ」、 arXiv:2110.14753, (2021).

[47]伊部陽平、中川雄也、ネイサン・アーネスト、山本隆弘、三田井浩介、チーガオ、小林隆男、「変分量子デフレーションによる遷移振幅の計算」、 arXiv:2002.11724, (2020).

[48] Fong Yew Leong、Wei-Bin Ewe、Dax Enshan Koh、「変分量子進化方程式ソルバー」、 arXiv:2204.02912, (2022).

[49] Benjamin A. Cordier、Nicolas PD Sawaya、Gian G. Guerreschi、およびShannon K. McWeeney、「量子的優位性の風景における生物学と医学」、 arXiv:2112.00760, (2021).

[50] Carlos Bravo-Prieto、Josep Lumbreras-Zarapico、Luca Tagliacozzo、José I. Latorre、「凝縮系物質系の変分量子回路深さのスケーリング」、 量子4、272(2020).

[51] Sergi Ramos-Calderer、AdriánPérez-Salinas、DiegoGarcía-Martín、Carlos Bravo-Prieto、Jorge Cortada、JordiPlanagumà、およびJoséI. Latorreは、「オプション価格設定への量子単項アプローチ」、 フィジカルレビューA 103 3、032414(2021).

[52] Pei Zeng、Jinzhao Sun、Xiao Yuan、「量子コンピューターでの普遍的な量子アルゴリズム冷却」、 arXiv:2109.15304, (2021).

[53] Aidan Pellow-Jarman、Ilya Sinayskiy、Anban Pillay、および Francesco Petruccione、「変分量子線形ソルバーのためのさまざまな古典的なオプティマイザーの比較」、 量子情報処理20 6、202(2021).

[54] Youle Wang、Guangxi Li、および Xin Wang、「切り詰められたテイラー級数を使用した変分量子ギブス状態の準備」、 フィジカルレビュー適用16、5(054035).

[55] Hsin-Yuan Huang、Kishor Bharti、および Patrick Rebentrost、「回帰損失関数を使用した線形方程式系の短期量子アルゴリズム」、 New Journal of Physics 23 11、113021(2021).

[56] Dong An および Lin Lin、「時間最適化断熱量子コンピューティングおよび量子近似最適化アルゴリズムに基づく量子線形システム ソルバー」、 arXiv:1909.05500, (2019).

[57] Romina Yalovetzky、Pierre Minssen、Dylan Herman、Marco Pistoia、「リアル ハードウェア上の動的量子回路を備えたハイブリッド HHL」、 arXiv:2110.15958, (2021).

[58] Andi Gu、Angus Lowe、Pavel A. Dub、Patrick J. Coles、Andrew Arrasmith、「変分量子アルゴリズムの高速収束のための適応ショット割り当て」、 arXiv:2108.10434, (2021).

[59] Lorenzo Leone、Salvatore FE Oliviero、Stefano Piemontese、Sarah True、および Alioscia Hamma、「量子機械学習を使用したブラック ホールからの情報の取得」、 フィジカルレビューA 106 6、062434(2022).

[60] Shi-Xin Zhang、Chang-Yu Hsieh、Shengyu Zhang、Hong Yao、「ニューラル予測子ベースの量子アーキテクチャ検索」、 機械学習:科学と技術2 4、045027(2021).

[61] P. Chandarana、NN Hegade、K。Paul、F.Albarrán-Arriagada、E。Solano、A。del Campo、およびXi Chen、「デジタル化-逆断熱量子近似最適化アルゴリズム」、 フィジカルレビューリサーチ4 1、013141(2022).

[62] Antonio A. Mele、Glen B. Mbeng、Giuseppe E. Santoro、Mario Collura、Pietro Torta、「ハミルトニアン変分解析における滑らかな解の移動可能性による不毛の台地の回避」、 フィジカルレビューA106 6、L060401(2022).

[63] Xin Wang、Zhixin Song、およびYoule Wang、「Variational Quantum Singular Value Decomposition」、 量子5、483(2021).

[64] 御手洗康介、藤井啓介「準確率サンプリングによるローカルチャネルで非ローカルチャネルをシミュレートするためのオーバーヘッド」、 量子5、388(2021).

[65] Pierre-Luc Dallaire-Demers、Michał Stęchły、Jerome F. Gonthier、Ntwali Toussaint Bashige、Jonathan Romero、Yudong Cao、「フェルミオン量子シミュレーションのアプリケーション ベンチマーク」、 arXiv:2003.01862, (2020).

[66] Adrián Pérez-Salinas、Juan Cruz-Martinez、Abdulla A. Alhajri、Stefano Carrazza、「量子コンピューターによる陽子の含有量の決定」、 フィジカルレビューD 103 3、034027(2021).

[67] Bujiao Wu、Jinzhao Sun、Qi Huang、および Xiao Yuan、「重複したグループ化測定: 量子状態を測定するための統一されたフレームワーク」、 arXiv:2105.13091, (2021).

[68] Jacob L. Beckey、M. Cerezo、Akira Sone、および Patrick J. Coles、「量子フィッシャー情報を推定するための変量量子アルゴリズム」、 arXiv:2010.10488, (2020).

[69] Yuhan Huang、Qingyu Li、Xiaokai Hou、Rebing Wu、Man-Hong Yung、Abolfazl Bayat、Xiaoting Wang、「進化的アルゴリズムによる堅牢なリソース効率の高い量子変分アナサッツ」、 フィジカルレビューA 105 5、052414(2022).

[70] Jin-Min Liang、Shu-Qian Shen、Ming Li、および Lei Li、「次元削減と分類のための変分量子アルゴリズム」、 フィジカルレビューA 101 3、032323(2020).

[71] 遠藤 卓、Jinzhao Sun、Ying Li、Simon Benjamin、Xiao Yuan、「一般プロセスの変分量子シミュレーション」、 arXiv:1812.08778, (2018).

[72] エンリコ・フォンタナ、M. セレッソ、アンドリュー・アラスミス、イワン・ルンガー、パトリック・J・コールズ、「量子ランドスケープにおける自明ではない対称性と量子ノイズに対するその回復力」、 arXiv:2011.08763, (2020).

[73] Ruizhe Zhang、Guoming Wang、Peter Johnson、「初期のフォールトトレラント量子コンピューターによる基底状態プロパティの計算」、 量子6、761(2022).

[74] Quoc Chuong Nguyen、Le Bin Ho、Lan Nguyen Tran、Hung Q. Nguyen、「Qsun: 実用的な量子機械学習アプリケーションに向けたオープンソース プラットフォーム」、 機械学習:科学と技術3 1、015034(2022).

[75] Ranyiliu Chen、Zhixin Song、Xuanqiang Zhao、およびXin Wang、「トレース距離と忠実度の推定のための変分量子アルゴリズム」、 arXiv:2012.05768, (2020).

[76] Brian Coyle、Mina Doosti、Elham Kashefi、および Niraj Kumar、「変分量子クローニングによる実用的な量子暗号解読に向けた進歩」、 フィジカルレビューA 105 4、042604(2022).

[77] Ranyiliu Chen、Zhixin Song、Xuanqiang Zhao、および Xin Wang、「トレース距離と忠実度の推定のための変分量子アルゴリズム」、 量子科学技術7 1、015019(2022).

[78] Austin Gilliam、Stefan Woerner、およびConstantin Gonciulea、「Grover Adaptive Search for Constrained Polynomial Binary Optimization」、 量子5、428(2021).

[79] Xiaoxia Cai、Wei-Hai Fang、Heng Fan、および Zhendong Li、「分子応答特性の量子計算」、 フィジカルレビューリサーチ2 3、033324(2020).

[80]伊部陽平、中川雄也、ネイサン・アーネスト、山本隆弘、三田井浩介、チーガオ、小林隆男、「変分量子デフレーションによる遷移振幅の計算」、 フィジカルレビューリサーチ4 1、013173(2022).

[81] M. セレッソ、曽根明、ジェイコブ L. ベッキー、およびパトリック J. コールズ、「サブ量子フィッシャー情報」、 量子科学技術6 3、035008(2021).

[82] S. Biedron、L. Brouwer、DL Bruhwiler、NM Cook、AL Edelen、D. Filippetto、C. -K. Huang、A. Huebl、T. Katsouleas、N. Kuklev、R. Lehe、S. Lund、C. Messe、W. モリ、C. -K. Ng、D. Perez、P. Piot、J. Qiang、R. Roussel、D. Sagan、A. Sahai、A. Scheinker、M. Thévenet、F. Tsung、J. -L. Vay、D. Winklehner、および H. Zhang、「Snowmass21 アクセラレータ モデリング コミュニティ ホワイト ペーパー」、 arXiv:2203.08335, (2022).

[83] Hrushikesh Patil、Yulun Wang、および Predrag S. Krstić、「動的アンザッツを備えた変分量子線形ソルバー」、 フィジカルレビューA 105 1、012423(2022).

[84] Johanna Barzen、「デジタルヒューマニティーズからクォンタムヒューマニティーズへ:可能性と応用」、 arXiv:2103.11825, (2021).

[85] Austin Gilliam、Stefan Woerner、およびConstantin Gonciulea、「Grover Adaptive Search for Constrained Polynomial Binary Optimization」、 arXiv:1912.04088, (2019).

[86] Sheng-Jie Li、Jin-Min Liang、Shu-Qian Shen、および Ming Li、「微量基準のための変分量子アルゴリズムとその応用」、 理論物理学におけるコミュニケーション 73 10, 105102 (2021).

[87] Reuben Demirdjian、Daniel Gunlycke、Carolyn A. Reynolds、James D. Doyle、および Sergio Tafur、「流体力学における応用のための移流拡散方程式の変分量子解法」、 量子情報処理21 9、322(2022).

[88] Fong Yew Leong、Wei-Bin Ewe、Dax Enshan Koh、「変分量子進化方程式ソルバー」、 Scientific Reports 12、10817(2022).

[89] Carlos Bravo-Prieto、「強化されたデータエンコーディングを備えた量子オートエンコーダ」、 arXiv:2010.06599, (2020).

[90] Jacob L. Beckey、M. Cerezo、Akira Sone、および Patrick J. Coles、「量子フィッシャー情報を推定するための変分量子アルゴリズム」、 フィジカルレビューリサーチ4 1、013083(2022).

[91] Kaixuan Huang、Xiaoxia Cai、Hao Li、Zi-Yong Ge、Ruijuan Hou、Hekang Li、Tong Liu、Yunhao Shi、Chitong Chen、Dongning Zheng、Kai Xu、Zhi-Bo Liu、Zhendong Li、Heng Fan、およびWei-Hai Fang、「超伝導量子プロセッサ上の分子線形応答特性の変分量子計算」、 arXiv:2201.02426, (2022).

[92] Alicia B. Magann、Christian Arenz、Matthew D. Grace、Tak-San Ho、Robert L. Kosut、Jarrod R. McClean、Herschel A. Rabitz、Mohan Sarovar、「パルスからサーキットへ、そして再びその逆へ: A変量子アルゴリズムに関する量子最適制御の視点」、 arXiv:2009.06702, (2020).

[93] Bujiao Wu、Maharshi Ray、Liming Zhao、Xiaoming Sun、およびPatrick Rebentrost、「最適化されたHadamardテストを使用した歪んだ線形システムの量子古典アルゴリズム」、 フィジカルレビューA 103 4、042422(2021).

[94] Lukasz Cincio、Kenneth Rudinger、Mohan Sarovar、およびPatrick J. Coles、「ノイズに強い量子回路の機械学習」、 arXiv:2007.01210, (2020).

[95] Michael R. Geller、ZoëHolmes、Patrick J. Coles、Andrew Sornborger、「スペクトル分解の実験的量子学習」、 フィジカルレビューリサーチ3 3、033200(2021).

[96] Yulong Dong および Lin Lin、「ランダム回路ブロック符号化行列と量子 LINPACK ベンチマークの提案」、 フィジカルレビューA 103 6、062412(2021).

[97] Peter B. Weichman、「複雑な環境における古典的なターゲット検出のための量子強化アルゴリズム」、 フィジカルレビューA 103 4、042424(2021).

[98] サヤンタン・プラマニク、M ギリッシュ・チャンドラ、CV シュリダール、アニケット・クルカルニ、プラビン・サフー、ヴィシュワ・チェタン DV、フリシケシュ・シャルマ、アシュトシュ・パリワル、ヴィデュット・ネーベルカル、スダカラ・プージャリー、プラナフ・シャー、マノージ・ナンビアール、「量子古典ハイブリッド手法」画像の分類とセグメンテーション」、 arXiv:2109.14431, (2021).

[99] MR Perelshtein、AI Pakhomchik、AA Melnikov、AA Novikov、A. Glatz、GS Paraoanu、VM Vinokur、GB Lesovik、「線形方程式系の大規模量子ハイブリッド ソリューション」、 arXiv:2003.12770, (2020).

[100] Kok Chuan Tan および Tyler Volkoff、「純度最小化によるランク、量子エントロピー、忠実度、およびフィッシャー情報を推定するための変分量子アルゴリズム」、 フィジカルレビューリサーチ3 3、033251(2021).

[101] Xi He、Li Sun、Chufan Lyu、および Xiaoting Wang、「非線形次元削減のための量子局所線形埋め込み」、 量子情報処理19 9、309(2020).

[102] DavideOrsucciとVedranDunjko、「条件数の実行時間がXNUMX次関数的に改善された正定値量子線形システムのクラスの解法について」 量子5、573(2021).

[103] Guoming Wang、Dax Enshan Koh、Peter D. Johnson、Yudong Cao、「ノイズの多い量子コンピューターでの推定実行時間を最小限に抑える」、 arXiv:2006.09350, (2020).

[104] Fan-Xu Meng、Ze-Tong Li、Yu Xu-Tao、Zai-Chen Zhang、「ハイブリッド MIMO システムにおける MUSIC ベースの DOA 推定のための量子アルゴリズム」、 量子科学技術7 2、025002(2022).

[105] Manas Sajjan、Junxu Li、Raja Selvarajan、Shree Hari Sureshbabu、Sumit Suresh Kale、Rishabh Gupta、Vinit Singh、および Sabre Kais、「化学および物理学のための量子機械学習」、 arXiv:2111.00851, (2021).

[106] MR Perelshtein、AI Pakhomchik、AA Melnikov、AA Novikov、A. Glatz、GS Paraoanu、VM Vinokur、GB Lesovik、「量子ハイブリッド アルゴリズムによる大規模線形方程式系の解法」、 Annalen der Physik 534 7、2200082 (2022).

[107] Pranav Gokhale、Samantha Koretsky、Shilin Huang、Swarnadeep Majumder、Andrew Drucker、Kenneth R. Brown、および Frederic T. Chong、「量子ファンアウト: 回路の最適化とテクノロジー モデリング」、 arXiv:2007.04246, (2020).

[108] Xi He、「教師なしドメイン適応のための量子相関アラインメント」、 フィジカルレビューA 102 3、032410(2020).

[109] Wei-Bin Ewe、Dax Enshan Koh、Siong Thye Goh、Hong-Son Chu、および Ching Eng Png、「導波路モードの変分量子ベースのシミュレーション」、 マイクロ波理論技術に関する IEEE トランザクション 70 5、2517 (2022).

[110] Filippo M. Miatto および Nicolás Quesada、「パラメータ化された量子光回路の高速最適化」、 量子4、366(2020).

[111] Fanxu Meng、「ハイブリッド大規模MIMOにおけるDOA推定のための量子アルゴリズム」、 arXiv:2102.03963, (2021).

[112] Shweta Sahoo、Utkarsh Azad、Harjinder Singh、「量子テンソル ネットワークを使用した量子位相認識」、 European Physical Journal Plus 137 12, 1373 (2022).

[113] エンリコ・フォンタナ、M. セレッソ、アンドリュー・アラスミス、イワン・ルンガー、パトリック・J・コールズ、「量子ランドスケープにおける自明ではない対称性と量子ノイズに対するその回復力」、 量子6、804(2022).

[114] Rishabh Gupta、Manas Sajjan、Raphael D. Levine、および Saber Kais、「最大エントロピー形式主義に基づく量子状態トモグラフィーへの変分アプローチ」、 物理化学化学物理学(ファラデートランザクションの組み込み)24 47、28870(2022).

[115] Youle Wang、Guangxi Li、Xin Wang、「ハイブリッド量子古典ハミルトニアン学習アルゴリズム」、 arXiv:2103.01061, (2021).

[116] Jinfeng Zeng、Zipeng Wu、Chenfeng Cao、Chao Zhang、Shiyao Hou、Pengxiang Xu、およびBei Zeng、「ローカルノイズモデルを使用したノイズの多い変分量子固有値ソルバーのシミュレーション」、 arXiv:2010.14821, (2020).

[117] Yipeng Huang、Steven Holtzen、Todd Millstein、Guy Van den Broeck、Margaret Martonosi、「ノイズの多い変分量子アルゴリズム シミュレーションのための論理的抽象化」、 arXiv:2103.17226, (2021).

[118] James R. Wootton、Francis Harkins、Nicholas T. Bronn、Almudena Carrera Vazquez、Anna Phan、Abraham T. Asfaw、「インタラクティブな教科書を使った量子コンピューティングの教育」、 arXiv:2012.09629, (2020).

[119] Rolando D. Somma および Yigit Subasi、「量子線形システム問題における量子状態検証の複雑さ」、 arXiv:2007.15698, (2020).

[120] 近藤流穂、佐藤有紀、小出聡、梶田誠治、高松英樹、「拡張ベル測定による計算効率の良い量子期待」、 量子6、688(2022).

[121] Junxiang Xiao、Jingwei Wen、Shijie Wei、Guilu Long、「変分層法を使用した未知の量子状態の再構築」、 物理学のフロンティア17、5(51501).

[122] Rozhin Eskandarpour、Kumar Ghosh、Amin Khodaei、Liuxi Zhang、Aleksi Paaso、Shay Bahramirad、「DC パワーフローの量子コンピューティング ソリューション」、 arXiv:2010.02442, (2020).

[123] Pedro Rivero、Ian C. Cloët、および Zack Sullivan、「低量子ビット数領域における変分固有解決のための最適な量子サンプリング回帰アルゴリズム」、 arXiv:2012.02338, (2020).

[124] Xi He、Feiyu Du、Mingyuan Xue、Xiaogang Du、Tao Lei、AK Nandi、「ドメイン適応のための量子分類器」、 arXiv:2110.02808, (2021).

[125] Maxwell Aifer、Kaelan Donatella、Max Hunter Gordon、Thomas Ahle、Daniel Simpson、Gavin E. Crooks、および Patrick J. Coles、「熱力学的線形代数」、 arXiv:2308.05660, (2023).

[126] Nicolas Renaud、Pablo Rodríguez-Sánchez、Johan Hidding、および P. Chris Broekema、「量子電波天文学: 冗長ベースライン校正のための量子線形ソルバー」、 arXiv:2310.11932, (2023).

[127] Alexander M. Dalzell、Sam McArdle、Mario Berta、Przemyslaw Bienias、Chi-Fang Chen、András Gilyen、Connor T. Hann、Michael J. Kastoryano、Emil T. Khabiboulline、Aleksander Kubica、Grant Salton、Samson Wang、およびFernando GSL Brandão、「量子アルゴリズム: アプリケーションとエンドツーエンドの複雑さの調査」、 arXiv:2310.03011, (2023).

[128] He-Liang Huang、Xiao-Yue Xu、Chu Guo、Guojiing Tian、Shi-Jie Wei、Xiaoming Sun、Wan-Su Bao、および Gui-Lu Long、「短期量子コンピューティング技術: 変分量子アルゴリズム、エラーの軽減、回路のコンパイル、ベンチマーク、古典的なシミュレーション」、 サイエンス中国物理学、力学、および天文学 66 5、250302 (2023).

[129] Fatima Ezahra Chrit、Sriharsha Kocherla、Bryan Gard、Eugene F. Dumitrescu、Alexander Alexeev、Spencer H. Bryngelson、「偏微分方程式への応用による格子ボルツマン法の完全量子アルゴリズム」、 arXiv:2305.07148, (2023).

[130] Yovav Tene-Cohen、Tomer Kelman、Ohad Lev、および Adi Makmal、「変分量子ビット効率の高い MaxCut ヒューリスティック アルゴリズム」、 arXiv:2308.10383, (2023).

[131] Nic Ezzell、Elliott M. Ball、Aliza U. Siddiqui、Mark M. Wilde、Andrew T. Sornborger、Patrick J. Coles、および Zoë Holmes、「量子混合状態コンパイル」、 量子科学技術8 3、035001(2023).

[132] シタン・チェン、ジョーダン・コトラー、シンユアン・ファン、ジェリー・リー、「NISQ の複雑さ」、 Nature Communications 14、6001(2023).

[133] Anton Simen Albino、Lucas Correia Jardim、Diego Campos Knupp、Antonio Jose Silva Neto、Otto Menegasso Pires、および Erick Giovani Sperandio Nascimento、「短期量子コンピューターでの偏微分方程式の解法」、 arXiv:2208.05805, (2022).

[134] Alexis Ralli、Tim Weaving、Andrew Tranter、William M. Kirby、Peter J. Love、および Peter V. Coveney、「ユニタリ分割と文脈的部分空間変分量子固有ソルバー」、 フィジカルレビューリサーチ5 1、013095(2023).

[135] M. Cerezo、Kunal Sharma、Andrew Arrasmith、および Patrick J. Coles、「変分量子状態固有ソルバー」、 npj量子情報8、113(2022).

[136] Annie E. Paine、Vincent E. Elfving、Oleksandr Kyriienko、「回帰問題と微分方程式を解くための量子カーネル法」、 フィジカルレビューA 107 3、032428(2023).

[137] Nishant Saurabh、Shantenu Jha、Andre Luckow、「量子 HPC ミドルウェアの概念アーキテクチャ」、 arXiv:2308.06608, (2023).

[138] Niraj Kumar、Jamie Heredge、Changhao Li、Shaltiel Eloul、Shree Hari Sureshbabu、Marco Pistoia、「表現的変分量子回路はフェデレーテッド ラーニングにおける固有のプライバシーを提供します」、 arXiv:2309.13002, (2023).

[139] アルン・セフラワット、「干渉計ニューラルネットワーク」、 arXiv:2310.16742, (2023).

[140] Muhammad AbuGhanem および Hichem Eleuch、「NISQ コンピュータ: 量子超越性への道」、 arXiv:2310.01431, (2023).

[141] Ar A. Melnikov、AA Termanova、SV Dolgov、F. Neukart、および MR Perelshtein、「テンソル ネットワークを使用した量子状態の準備」、 量子科学技術8 3、035027(2023).

[142] Lorenzo Leone、Salvatore FE Oliviero、Lukasz Cincio、および M. Cerezo、「ハードウェア効率の高いアンザッツの実際の有用性について」、 arXiv:2211.01477, (2022).

[143] Junpeng Zhan、「非構造化データベース検索のための浅い深さの変分量子検索」、 arXiv:2212.09505, (2022).

[144] Hao-Kai Zhang、Chengkai Zhu、Geng Liu、および Xin Wang、「変分量子アルゴリズムの最適化に関する基本的な制限」、 arXiv:2205.05056, (2022).

[145] 佐藤有紀、渡辺裕志、ルディ・レイモンド、近藤流穂、和田海人、遠藤勝弘、菅原道彦、山本直樹、「一般化固有値問題に対する変分量子アルゴリズムとその有限要素法への応用」、 フィジカルレビューA 108 2、022429(2023).

[146] Po-Wei Huang および Patrick Rebentrost、「ポスト変分量子ニューラル ネットワーク」、 arXiv:2307.10560, (2023).

[147] Qingyu Li、Yuhan Huang、Xiaokai Hou、Ying Li、Xiaoting Wang、および Abolfazl Bayat、「変分量子浅回路分類器のアンサンブル学習エラーの軽減」、 arXiv:2301.12707, (2023).

[148] Ze-Tong Li、Fan-Xu Meng、Han Zeng、Zai-Chen Zhang、および Xu-Tao Yu、「可変アンザッツを使用した VQE のための効率的な勾配に敏感な代替フレームワーク」、 arXiv:2205.03031, (2022).

[149] Mazen Ali および Matthias Kabel、「量子コンピューターでポアソン方程式を解くための変分量子アルゴリズムのパフォーマンス研究」、 フィジカルレビュー適用20、1(014054).

[150] オスカー・アマロとディオゴ・クルス、「プラズマ物理学のための量子コンピューティングの生きたレビュー」、 arXiv:2302.00001, (2023).

[151] Kaito Wada、Rudy Raymond、YukiSato、およびhiroshi C.渡辺、「単一量子ビットゲートの逐次的最適選択とパラメータ化された量子回路における不毛なプラトーとの関係」、 arXiv:2209.08535, (2022).

[152] 遠藤 勝弘、佐藤 祐樹、Rudy Raymond、和田 海人、山本 直樹、渡邉 裕史、「変分量子固有ソルバーの逐次最適化のための最適パラメータ設定」、 フィジカルレビューリサーチ5 4、043136(2023).

[153] Anne-Solène Bornens および Michel Nowak、「cat qubits の変分量子アルゴリズム」、 arXiv:2305.14143, (2023).

[154] Brian Coyle、「ノイズの多い中規模量子コンピューター用の機械学習アプリケーション」、 arXiv:2205.09414, (2022).

[155] Reza Mahroo および Amin Kargarian、「生成スケジューリングのためのトレーニング可能な変分量子マルチブロック ADMM アルゴリズム」、 arXiv:2303.16318, (2023).

[156] Samson Wang、Sam McArdle、Mario Berta、「Qubit-Efficient Randomized Quantum Algorithms for Linear Algebra」、 arXiv:2302.01873, (2023).

[157] NM Guseynov、AA Zhukov、WV Pogosov、AV Lebedev、「熱方程式の変分量子アルゴリズムの深度解析」、 フィジカルレビューA 107 5、052422(2023).

[158] Simon Cichy、Paul K. Faehrmann、Sumeet Khatri、Jens Aisert、「部分空間制限のない非再帰摂動ガジェットと変分量子アルゴリズムへの応用」、 arXiv:2210.03099, (2022).

[159] ステファノ・マルキディス、「量子コンピューターのための物理学に基づいたニューラルネットワークについて」、 arXiv:2209.14754, (2022).

[160] Rishabh Gupta、Raja Selvarajan、Manas Sajjan、Raphael D. Levine、および Saber Kais、「変分アルゴリズムを使用した時間ダイナミクスからのハミルトニアン学習」、 Journal of Physical Chemistry A 127 14、3246(2023).

[161] Daniel O'Malley、Yigit Subasi、John Golden、Robert Lowrie、Stephan Aidenbenz、「ウッドベリー恒等式に基づいて線形方程式系を解くための短期量子アルゴリズム」、 arXiv:2205.00645, (2022).

[162] Yulun Wang および Predrag S. Krstić、「NISQ 時代の強い時間依存摂動によるマルチステート遷移ダイナミクス」、 Journal of Physics Communications 7 7、075004(2023).

[163] A. Avkhadiev、PE Shanahan、および RD Young、「格子量子場の理論の古典的シミュレーションにおける補間演算子の量子最適化構築のための戦略」、 フィジカルレビューD 107 5、054507(2023).

[164] Alistair Letcher、Stefan Woerner、および Christa Zoufal、「パラメータ化された量子回路のタイトな勾配境界から QGAN の不毛なプラトーの不在まで」、 arXiv:2309.12681, (2023).

[165] Gabriel Matos、Chris N. Self、Zlatko Papić、Konstantinos Meichanetzidis、および Henrik Dreyer、「自由フェルミオンを使用した変分量子アルゴリズムの特性評価」、 量子7、966(2023).

[166] Yangyang Liu、Zhen Chen、Chang Shu、Patrick Rebentrost、Yaguang Liu、SC Chew、BC Khoo、および YD Cui、「ポテンシャルおよびストークス フローを解決するための変分量子アルゴリズムに基づく数値手法」、 arXiv:2303.01805, (2023).

[167] Xi He、Feiyu Du、Mingyuan Xue、Xiaogang Du、Tao Lei、AK Nandi、「ドメイン適応のための量子分類器」、 量子情報処理22 2、105(2023).

[168] Ajinkya Borle と Samuel J. Lomonaco、「線形代数の問題を解決するための量子アニーリングはどの程度実現可能ですか?」、 arXiv:2206.10576, (2022).

[169] ミナ ドゥースティ、「複製不可能性と量子暗号解析: 基礎から応用まで」、 arXiv:2210.17545, (2022).

[170] Bujiao Wu、Jinzhao Sun、Qi Huang、および Xiao Yuan、「重複したグループ化測定: 量子状態を測定するための統一されたフレームワーク」、 量子7、896(2023).

[171] ダーク・オリバー・タイス、「摂動パラメトリック量子進化の微分に対する「適切な」シフト規則」、 量子7、1052(2023).

[172] Dylan Herman、Rudy Raymond、Muyuan Li、Nicolas Robles、Antonio Mezzacapo、および Marco Pistoia、「ブール キューブでの変分量子機械学習の表現力」、 arXiv:2204.05286, (2022).

[173] Francesco Preti、Michael Schilling、Sofiene Jerbi、Lea M. Trenkwalder、Hendrik Poulsen Nautrup、Felix Motzoi、Hans J. Briegel、「深層強化学習によるトラップイオン量子回路のハイブリッド離散連続コンパイル」、 arXiv:2307.05744, (2023).

[174] Aidan Pellow-Jarman、Ilya Sinayskiy、Anban Pillay、および Francesco Petruccione、「線形方程式系の短期アルゴリズム」、 量子情報処理22 6、258(2023).

[175] Hansheng Jiang、Zuo-Jun Max Shen、Junyu Liu、「サプライチェーン管理のための量子コンピューティング手法」、 arXiv:2209.08246, (2022).

[176] Pablo Bermejo、Borja Aizpurua、および Roman Orus、「座標変換による勾配法の改善: 量子機械学習への応用」、 arXiv:2304.06768, (2023).

[177] Junyu Liu、Han Zheng、花田正則、Kanav Setia、Dan Wu、「量子パワーの流れ: 理論から実践へ」、 arXiv:2211.05728, (2022).

[178] Stefano Mangini、Alessia Marruzzo、Marco Piantanida、Dario Gerace、Daniele Bajoni、Chiara Macchiavello、「産業ケーススタディに適用された量子ニューラル ネットワークのオートエンコーダーと分類器」、 arXiv:2205.04127, (2022).

[179] Leonardo Zambrano、Andrés Damian Muñoz-Moller、Mario Muñoz、Luciano Pereira、Aldo Delgado、「幾何学的もつれの変分決定における不毛の台地の回避」、 arXiv:2304.13388, (2023).

[180] Payal Kaushik、Sayantan Pramanik、M Girish Chandra、CV Sridhar、「変分量子回路を使用したワンステップ時系列予測」、 arXiv:2207.07982, (2022).

[181] Jessie M. Henderson、Marianna Podzorova、M. Cerezo、John K. Golden、Leonard Gleyzer、Hari S. Viswanathan、および Daniel O'Malley、「地質破壊ネットワークのための量子アルゴリズム」、 arXiv:2210.11685, (2022).

[182] Shao-Hen Chiew および Leong-Chuan Kwek、「スペクトル変換による高度に励起された固有状態のスケーラブルな量子計算」、 arXiv:2302.06638, (2023).

[183]​​ Anton Simen Albino、Otto Menegasso Pires、Peterson Nogueira、Renato Ferreira de Souza、Erick Giovani Sperandio Nascimento、「移動時間地震反転のための量子計算知能」、 arXiv:2208.05794, (2022).

[184] Jessie M. Henderson、Marianna Podzorova、M. Cerezo、John K. Golden、Leonard Gleyzer、Hari S. Viswanathan、および Daniel O'Malley、「地質破壊ネットワークの量子アルゴリズム」、 Scientific Reports 13、2906(2023).

[185] Merey M. Sarsengeldin、「自由境界値問題を解決するためのハイブリッド古典量子フレームワークと電気接触現象のモデリングにおける応用」、 arXiv:2205.02230, (2022).

[186] Oliver Knitter、James Stokes、Shravan Veerapaneni、「変分量子アルゴリズムのニューラル ネットワーク シミュレーションに向けて」、 arXiv:2211.02929, (2022).

[187] Benjamin Wu、Hrushikesh Patil、および Predrag Krstic、「量子ランダム ウォーク線形ソルバーに対する行列のスパース性と量子ノイズの影響」、 arXiv:2205.14180, (2022).

[188] Xiaodong Xing、Alejandro Gomez Cadavid、Artur F. Izmaylov、Timur V. Tscherbul、「原子と分子のマルチチャネル量子散乱のためのハイブリッド量子古典アルゴリズム」、 arXiv:2304.06089, (2023).

[189] Nicolas PD Kawaya および Joonsuk Huh、「物理学および変分量子線形代数への応用による、遷移確率のためのリソース調整可能な短期量子アルゴリズムの改善」、 arXiv:2206.14213, (2022).

[190] Ruimin Shang、Zhimin Wang、Shangshang Shi、Jiaxin Li、Yanan Li、Yongjian Gu、「量子コンピューターで海洋循環をシミュレートするためのアルゴリズム」、 科学 中国 地球科学 66 10, 2254 (2023).

[191] Hung-Gyu Kim、Siheon Park、および June-Koo Kevin Rhee、「バイナリ クラスタリング問題のための変分量子近似スペクトル クラスタリング」、 arXiv:2309.04465, (2023).

[192] Tianxiang Yue、Chenchen Wu、Yi Liu、Zhengping Du、Na Zhao、Yimeng Jiao、Zhe Xu、Wenjiao Shi、「HASM 量子機械学習」、 科学 中国 地球科学 66 9, 1937 (2023).

[193] Benjamin YL Tan、Beng Yee Gan、Daniel Leykam、および Dimitris G. Angelakis、「バイナリ最適化問題に対する低エネルギー解のランドスケープ近似」、 arXiv:2307.02461, (2023).

[194] Marco Schumann、Frank K. Wilhelm、および Alessandro Ciani、「任意のレイヤード ノイズ モデルにおけるノイズ誘発不毛プラトーの出現」、 arXiv:2310.08405, (2023).

[195] Sanjay Suresh および Krishnan Suresh、「量子アニーリング マシンでのスパース近似逆関数の計算」、 arXiv:2310.02388, (2023).

[196] Po-Wei Huang、Xiufan Li、Kelvin Koor、および Patrick Rebentrost、「帯状循環線形システムを解くためのハイブリッド量子古典および量子にインスピレーションを受けた古典アルゴリズム」、 arXiv:2309.11451, (2023).

[197] Dingjie Lu、Zhao Wang、Jun Liu、Yangfan Li、Wei-Bin Ewe、および Zhuangjian Liu、「アドホックからシステマティックへ: 変分量子アルゴリズムにおける離散化偏微分方程式に一般境界条件を課すための戦略」、 arXiv:2310.11764, (2023).

[198] オクサナ・シャヤ、「NISQ アルゴリズムはいつ個別製造における価値を生み出し始めることができますか?」、 arXiv:2209.09650, (2022).

[199] 齊藤善之、リー・シンウェイ、蔡東勝、浅井信義、「量子線形ソルバーへの応用による量子多重解像度測定」、 arXiv:2304.05960, (2023).

[200] Yunya Liu、Jiakun Liu、Jordan R. Raney、および Pai Wang、「固体力学および構造工学のための量子コンピューティング — 変分量子固有ソルバーによるデモンストレーション」、 arXiv:2308.14745, (2023).

[201] Akash Kundu、Ludmila Botelho、および Adam Glos、「ハミルトニアン指向ホモトピー QAOA」、 arXiv:2301.13170, (2023).

[202] Minati Rath および Hema Date、「量子支援シミュレーション: 量子コンピューティング領域における機械学習モデルを設計するためのフレームワーク」、 arXiv:2311.10363, (2023).

上記の引用は SAO / NASA ADS (最後に正常に更新された2023-11-22 11:14:24)。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

取得できませんでした クロスリファレンス被引用データ 最終試行2023-11-22 11:14:20:10.22331 / q-2023-11-22-1188の被引用データをCrossrefから取得できませんでした。 DOIが最近登録された場合、これは正常です。

タイムスタンプ:

より多くの 量子ジャーナル