Google Quantum AI、米国カリフォルニア州ベニス
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コンピューティングの現実世界のアプリケーションは、時間に非常に敏感になることがあります。一部の作業を事前に実行することで、そのようなタスクを加速できれば価値があります。これを動機として、私たちは量子事前計算を可能にする量子アルゴリズムのコスト モデルを提案します。つまり、アルゴリズムへの入力が完全に指定される前の多項式量の「自由な」計算と、それを利用する方法についてです。標準コスト モデルよりもこのコスト モデルで実装する方が漸近的に効率的である 2 つのユニタリー ファミリを分析します。密度行列のべき乗に基づく量子事前計算の最初の例は、特定の条件下で指数関数的な利点を提供する可能性があります。 2 番目の例では、ゲート テレポーテーションの変形を使用して、ユニタリを直接実装する場合と比較して 2 次の利点を実現します。これらの例は、量子の事前計算が量子の利点を追求する新しい分野を提供する可能性があることを示唆しています。
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