Aprendizagem eficiente de estados estabilizadores dopados com $t$ com medições de cópia única

Aprendizagem eficiente de estados estabilizadores dopados com $t$ com medições de cópia única

Carimbo de data / hora: 12 de fevereiro de 2024 10h20
Efficient learning of $t$-doped stabilizer states with single-copy measurements PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Nai Hui Chia1, Ching-Yi Lai2 e Han-Hsuan Lin3

1Departamento de Ciência da Computação, Rice University, TX 77005-1892, Estados Unidos
2Instituto de Engenharia de Comunicações, Universidade Nacional Yang Ming Chiao Tung, Hsinchu 300093, Taiwan
3Departamento de Ciência da Computação, Universidade Nacional Tsing Hua, Hsinchu 30013, Taiwan

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Sumário

Um dos objetivos principais no campo da aprendizagem de estados quânticos é desenvolver algoritmos que sejam eficientes em termos de tempo para aprender estados gerados a partir de circuitos quânticos. Investigações anteriores demonstraram algoritmos eficientes em termos de tempo para estados gerados a partir de circuitos Clifford com no máximo $log(n)$ portas não-Clifford. No entanto, esses algoritmos necessitam de medições multicópias, apresentando desafios de implementação no curto prazo devido à memória quântica necessária. Pelo contrário, usar apenas medições de qubit único na base computacional é insuficiente para aprender até mesmo a distribuição de saída de um circuito Clifford com uma porta $T$ adicional sob suposições criptográficas pós-quânticas razoáveis. Neste trabalho, introduzimos um algoritmo quântico eficiente que emprega apenas medições não adaptativas de cópia única para aprender estados produzidos por circuitos Clifford com um máximo de $O(log n)$ portas não-Clifford, preenchendo uma lacuna entre os valores positivos e negativos anteriores. resultados.

Resumo popular

No domínio da aprendizagem de estados quânticos, os pesquisadores pretendem criar algoritmos eficientes em termos de tempo para compreender os estados gerados por circuitos quânticos. Estudos anteriores alcançaram eficiência para estados de circuitos de Clifford com portas não-Clifford limitadas, mas estes exigiam medições desafiadoras de múltiplas cópias, dificultando a implementação no curto prazo. Este trabalho apresenta um algoritmo quântico inovador que, com apenas medições de cópia única, aprende eficientemente estados de circuitos Clifford apresentando até $O(log(n))$ portas não-Clifford. Isto preenche a lacuna entre os resultados positivos e negativos anteriores, oferecendo uma solução promissora com implicações práticas para a computação quântica.

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