การเตรียมสถานะควอนตัมเชิงลึกต่ำที่มีประสิทธิภาพตามเวลาพร้อมการใช้งาน

การเตรียมสถานะควอนตัมเชิงลึกต่ำที่มีประสิทธิภาพตามเวลาพร้อมการใช้งาน

Time Stamp: 15 กุมภาพันธ์ 2024 10:13 น.

ไคเหวิน กุ้ย1,2,3,อเล็กซานเดอร์ เอ็ม. ดัลเซลล์4,อเลสซานโดร อาชิลล์5,มาร์ติน สุชารา1และเฟรเดอริก ต.ชอง3

1Amazon Web Services, วอชิงตัน, สหรัฐอเมริกา
2Pritzker School of Molecular Engineering, มหาวิทยาลัยชิคาโก, อิลลินอยส์, สหรัฐอเมริกา
3ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยชิคาโก รัฐอิลลินอยส์ สหรัฐอเมริกา
4ศูนย์ AWS สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม พาซาดีนา แคลิฟอร์เนีย สหรัฐอเมริกา
5AWS AI Labs, พาซาดีนา, แคลิฟอร์เนีย, สหรัฐอเมริกา

พบบทความนี้ที่น่าสนใจหรือต้องการหารือ? Scite หรือแสดงความคิดเห็นใน SciRate.

นามธรรม

เราเสนอวิธีการกำหนดแบบใหม่สำหรับการเตรียมสถานะควอนตัมตามอำเภอใจ เมื่อโปรโตคอลของเราถูกคอมไพล์ลงใน CNOT และเกทควิบิตเดี่ยวตามอำเภอใจ มันจะเตรียมสถานะ $N$ ในเชิงลึก $O(log(N))$ และ $textit{spacetime allocation}$ (ตัวชี้วัดที่คำนึงถึงข้อเท็จจริง ซึ่งบ่อยครั้งที่ ancilla qubits บางตัวไม่จำเป็นต้องเปิดใช้งานสำหรับทั้งวงจร) $O(N)$ ซึ่งทั้งสองค่าเหมาะสมที่สุด เมื่อรวบรวมไว้ในชุดเกต ${mathrm{H,S,T,CNOT}}$ เราแสดงให้เห็นว่าชุดดังกล่าวต้องการทรัพยากรควอนตัมน้อยกว่าแบบแสดงสัญญาณมากกว่าวิธีก่อนหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จะเตรียมสถานะที่กำหนดเองจนถึงข้อผิดพลาด $epsilon$ โดยมีความลึกที่เหมาะสมที่สุด $O(log(N) + log (1/epsilon))$ และการจัดสรรกาลอวกาศ $O(Nlog(log(N)/epsilon))$ ปรับปรุงมากกว่า $O(log(N)log(log (N)/epsilon))$ และ $O(Nlog(N/epsilon))$ ตามลำดับ เราแสดงให้เห็นว่าการจัดสรรกาลอวกาศที่ลดลงของโปรโตคอลของเราช่วยให้สามารถจัดเตรียมสถานะที่ไม่ต่อเนื่องจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วโดยมีค่าโสหุ้ยของ ancilla แบบปัจจัยคงที่เท่านั้น – $O(N)$ ancilla qubits ถูกนำมาใช้ซ้ำอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเตรียมสถานะผลิตภัณฑ์ของ $w$ $N$-มิติ ระบุเชิงลึก $O(w + log(N))$ แทนที่จะเป็น $O(wlog(N))$ เพื่อให้ได้ความลึกคงที่ต่อสถานะอย่างมีประสิทธิภาพ เราเน้นการใช้งานหลายอย่างที่ความสามารถนี้จะมีประโยชน์ รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม การจำลองแฮมิลตัน และการแก้ระบบสมการเชิงเส้น เราให้คำอธิบายวงจรควอนตัมของโปรโตคอลของเรา รหัสเทียมโดยละเอียด และตัวอย่างการใช้งานระดับเกทโดยใช้ Braket

การเตรียมสถานะควอนตัมเชิงลึกต่ำที่มีประสิทธิภาพตามเวลาด้วยแอปพลิเคชัน PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

► ข้อมูล BibTeX

► ข้อมูลอ้างอิง

[1] Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe และ Seth Lloyd “ควอนตัมแมชชีนเลิร์นนิง” ธรรมชาติ 549, 195–202 (2017)
https://doi.org/10.1038/​nature23474

[2] Seth Lloyd, Masoud Mohseni และ Patrick Rebentrost “การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักควอนตัม”. ฟิสิกส์ธรรมชาติ 10, 631–633 (2014)
https://doi.org/10.1038/​nphys3029

[3] อิออร์ดานิส เคเรนิดิส และอนุพัม ปรากาช “ระบบแนะนำควอนตัม” ในการประชุมนวัตกรรมทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี ครั้งที่ 8 (ITCS 2017) เล่มที่ 67 ของ Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs) หน้า 49:1–49:21 (2017)
https://doi.org/​10.4230/​LIPIcs.ITCS.2017.49

[4] แพทริค รีเบนทรอสต์, เอเดรียน สเตฟเฟนส์, อิมาน มาร์เวียน และเซธ ลอยด์ “การสลายตัวด้วยค่าเอกพจน์ควอนตัมของเมทริกซ์อันดับต่ำที่ไม่กระจัดกระจาย” การตรวจร่างกาย A 97, 012327 (2018)
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.97.012327

[5] อิออร์ดานิส เคเรนิดิส, โจนาส แลนด์แมน, อเลสซานโดร ลูอองโก และอนุปัม ปรากาช “คิว-หมายถึง: อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแล” ความก้าวหน้าในระบบประมวลผลข้อมูลประสาท (2019)
https:/​/​proceedings.neurips.cc/​paper/​2019/​hash/​16026d60ff9b54410b3435b403afd226-Abstract.html

[6] อิออร์ดานิส เคเรนิดิส และโจนาส แลนด์แมน “การจัดกลุ่มสเปกตรัมควอนตัม” การตรวจร่างกาย A 103, 042415 (2021)
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.103.042415

[7] แพทริค รีเบนทรอสต์, มาซูด โมห์เซนี และเซธ ลอยด์ “เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนควอนตัมสำหรับการจำแนกข้อมูลขนาดใหญ่” จดหมายตรวจสอบทางกายภาพ 113, 130503 (2014)
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.113.130503

[8] มาเรีย ชูลด์ และฟรานเชสโก เปตรุชชิโอเน “การเรียนรู้ของเครื่องด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม” สปริงเกอร์. (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-030-83098-4

[9] โดมินิก ดับเบิลยู เบอร์รี่, แอนดรูว์ เอ็ม ไชลด์ส, ริชาร์ด คลีฟ, โรบิน โคธารี และโรลันโด ดี ซอมมา “การจำลองไดนามิกของแฮมิลตันด้วยซีรี่ส์เทย์เลอร์ที่ถูกตัดทอน” จดหมายตรวจร่างกาย 114, 090502 (2015)
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.114.090502

[10] โดมินิก ดับเบิลยู เบอร์รี่, แอนดรูว์ เอ็ม ไชลด์ส และโรบิน โคธารี “การจำลองแบบฮามิลโทเนียนโดยอาศัยพารามิเตอร์ทั้งหมดเกือบเหมาะสมที่สุด” ในปี 2015 การประชุมสัมมนาประจำปี IEEE ครั้งที่ 56 เกี่ยวกับรากฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ หน้า 792–809. อีอีอี (2015)
https://doi.org/​10.1109/​FOCS.2015.54

[11] กวงห่าวโลว์ และไอแซค แอล จวง “การจำลองแฮมิลตันที่เหมาะสมที่สุดโดยการประมวลผลสัญญาณควอนตัม” จดหมายตรวจสอบทางกายภาพ 118, 010501 (2017)
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.118.010501

[12] Guang Hao Low และ Isaac L Chuang “การจำลองแบบแฮมิลตันโดย qubitization”. ควอนตัม 3, 163 (2019)
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163

[13] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim และ Seth Lloyd “อัลกอริทึมควอนตัมสำหรับระบบสมการเชิงเส้น”. จดหมายตรวจร่างกาย 103, 150502 (2009).
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.103.150502

[14] อันดริส อัมไบนิส. “การขยายเวลาแบบแปรผันและอัลกอริธึมควอนตัมสำหรับปัญหาพีชคณิตเชิงเส้น” ใน STACS'12 (การประชุมวิชาการด้านทฤษฎีวิทยาการคอมพิวเตอร์ครั้งที่ 29) เล่มที่ 14 หน้า 636–647 ลิพิคส์ (2012)
https://doi.org/​10.4230/​LIPIcs.STACS.2012.636

[15] ลีโอนาร์ด วอสนิก, จี้กวน จ้าว และอนุปัม ปรากาช “อัลกอริธึมระบบเชิงเส้นควอนตัมสำหรับเมทริกซ์หนาแน่น” จดหมายตรวจสอบทางกายภาพ 120, 050502 (2018)
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.120.050502

[16] กวง ห่าว โลว์, วาดิม คลิชนิคอฟ และลุค แชฟเฟอร์ “การซื้อขาย T-gates เพื่อ qubits สกปรกในการเตรียมสถานะและการสังเคราะห์แบบรวม” arXiv.1812.00954 (2018)
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.1812.00954

[17] เสี่ยวหมิง ซุน, กัวจิง เทียน, ซวย หยาง, เป่ย หยวน และจางเฉิงหยู่ “ความลึกของวงจรที่เหมาะสมที่สุดเชิงเชิงเส้นกำกับสำหรับการเตรียมสถานะควอนตัมและการสังเคราะห์แบบรวมทั่วไป” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการออกแบบวงจรรวมและระบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย (2023)
https://doi.org/​10.1109/​TCAD.2023.3244885

[18] เป่ยหยวน และจางเฉิงหยู่ “การเตรียมสถานะควอนตัมที่เหมาะสม (ควบคุมได้) และปรับปรุงการสังเคราะห์แบบรวมโดยวงจรควอนตัมที่มีคิวบิตเสริมจำนวนเท่าใดก็ได้” ควอนตัม 7, 956 (2023)
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2023-03-20-956

[19] เสี่ยวหมิงจาง, ลี่ตงหยาง และเซียวหยวน “การเตรียมสถานะควอนตัมด้วยความลึกของวงจรที่เหมาะสมที่สุด: การใช้งานและการประยุกต์” จดหมายทบทวนทางกายภาพ 129, 230504 (2022)
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.129.230504

[20] บี เดวิด คลาเดอร์, อเล็กซานเดอร์ เอ็ม ดัลเซลล์, นิกิทัส สตามาโทปูลอส, แกรนท์ ซัลตัน, มาริโอ เบอร์ต้า และวิลเลียม เจ เซง “ทรัพยากรควอนตัมที่จำเป็นในการบล็อกการเข้ารหัสเมทริกซ์ของข้อมูลคลาสสิก” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับวิศวกรรมควอนตัม (2023)
https://doi.org/​10.1109/​TQE.2022.3231194

[21] เกรกอรี โรเซนธาล. “การสืบค้นและขอบเขตบนเชิงลึกสำหรับหน่วยควอนตัมผ่านการค้นหาโกรเวอร์” arXiv.2111.07992 (2021)
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.2111.07992

[22] นีล เจ. รอส และปีเตอร์ เซลิงเจอร์ “การประมาณการหมุน z แบบไม่มีแอนซิลลาที่เหมาะสมที่สุดโดยปราศจากแอนซิลลา” ข้อมูลควอนตัม คอมพิวเตอร์ (2016)
https://​/​dl.acm.org/​doi/10.5555/​3179330.3179331

[23] ไรอัน แบบบุช, เคร็ก กินนีย์, โดมินิก ดับเบิลยู เบอร์รี่, นาธาน วีบ์, จาร์รอด แม็คคลีน, อเล็กซานดรู ปาเลอร์, ออสติน ฟาวเลอร์ และฮาร์ทมุท เนเวน “การเข้ารหัสสเปกตรัมอิเล็กทรอนิกส์ในวงจรควอนตัมด้วยความซับซ้อนของ T เชิงเส้น” การตรวจร่างกาย X 8, 041015 (2018)
https://doi.org/10.1103/​PhysRevX.8.041015

[24] อิสราเอล เอฟ อาเราโฮ, ดาเนียล เค พาร์ค, ฟรานเชสโก เปตรุชชิโอเน และอเดนิลตัน เจ ดา ซิลวา “อัลกอริทึมการแบ่งแยกและพิชิตสำหรับการเตรียมสถานะควอนตัม” รายงานทางวิทยาศาสตร์ 11, 1–12 (2021)
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41598-021-85474-1

[25] วิเวก วี. เชนเด และอิกอร์ แอล. มาร์คอฟ “เกี่ยวกับต้นทุน CNOT ของประตู TOFFOLI” ข้อมูลควอนตัม คอมพิวเตอร์ (2009)
https://​/​dl.acm.org/​doi/10.5555/​2011791.2011799

[26] จอห์น เอ สโมลิน และเดวิด พี ดิวินเชนโซ “ประตูควอนตัมขนาดสองบิตห้าตัวก็เพียงพอที่จะใช้งานประตูควอนตัม Fredkin” การทบทวนทางกายภาพ A 53, 2855 (1996)
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.53.2855

[27] เอ็ดเวิร์ด วอล์คเกอร์. “ต้นทุนที่แท้จริงของชั่วโมง CPU” คอมพิวเตอร์ 42, 35–41 (2009)
https://doi.org/​10.1109/​MC.2009.135

[28] หย่งซาน ติง, ซิน-ชวน วู, อดัม โฮล์มส์, แอช ไวเซธ, ไดอาน่า แฟรงคลิน, มาร์กาเร็ต มาร์โตโนซี และเฟรเดอริก ที ชอง “Square: การใช้ควอนตัมแอนซิลลาเชิงกลยุทธ์สำหรับโปรแกรมควอนตัมแบบโมดูลาร์ผ่านการคำนวณที่คุ้มค่า” ในปี 2020 ACM/IEEE การประชุมวิชาการนานาชาติประจำปีครั้งที่ 47 เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ (ISCA) หน้า 570–583. อีอีอี (2020)
https://doi.org/​10.1109/​ISCA45697.2020.00054

[29] Martin Plesch และ Časlav Brukner “การเตรียมสถานะควอนตัมด้วยการสลายตัวของเกทสากล”. ฟิสิกส์ รายได้ ก 83, 032302 (2011).
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.83.032302

[30] เสี่ยวหมิงจาง และเซียวหยวน “ความซับซ้อนของวงจรของโมเดลการเข้าถึงควอนตัมสำหรับการเข้ารหัสข้อมูลคลาสสิก” arXiv.2311.11365 (2023)
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.2311.11365

[31] ไมเคิล เอ. นีลเส็น และไอแซก ชวง “การคำนวณควอนตัมและข้อมูลควอนตัม”. สมาคมครูฟิสิกส์แห่งอเมริกา (2002).
https://doi.org/10.1017/​CBO9780511976667

[32] เซบาสเตียน รูเดอร์. “ภาพรวมของอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีโคตร” arXiv.1609.04747 (2016)
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.1609.04747

[33] Andrew M Childs, Dmitri Maslov, Yunseong Nam, Neil J Ross และ Yuan Su “สู่การจำลองควอนตัมครั้งแรกด้วยการเร่งความเร็วควอนตัม” การดำเนินการของ National Academy of Sciences 115, 9456–9461 (2018)
https://doi.org/10.1073/​pnas.1801723115

[34] ชานทานาฟ ชาคราบอร์ตี, อันดราส กิเลียน และสเตซีย์ เจฟเฟอรี “พลังของพลังเมทริกซ์ที่เข้ารหัสด้วยบล็อก: ปรับปรุงเทคนิคการถดถอยผ่านการจำลองแฮมิลตันที่เร็วขึ้น” ในการประชุมสัมมนานานาชาติเรื่องออโต ภาษา และการเขียนโปรแกรม (ICALP) ครั้งที่ 46 หน้า 33:1–33:14. (2019)
https://doi.org/10.4230/​LIPIcs.ICALP.2019.33

[35] อันดราส กิลีเยน, หยวน ซู, กวง ห่าว โลว์ และนาธาน วีเบ “การแปลงค่าเอกพจน์ควอนตัมและอื่น ๆ : การปรับปรุงเลขชี้กำลังสำหรับเลขคณิตเมทริกซ์ควอนตัม” ในการประชุมวิชาการ ACM Symposium เรื่องทฤษฎีคอมพิวเตอร์ (STOC) ครั้งที่ 51 หน้า 193–204. (2019)
https://doi.org/10.1145/​3313276.3316366

[36] Trygve Helgaker, Poul Jorgensen และ Jeppe Olsen “ทฤษฎีโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์โมเลกุล”. จอห์น ไวลีย์ แอนด์ ซันส์ (2013).
https://doi.org/10.1002/​9781119019572

[37] มาริโอ มอตตา, ทันวี พี คุชราติ, จูเลีย อี ไรซ์, อาชูทอช คูมาร์, คอนเนอร์ มาสเตราน, โจเซฟ เอ ลาโตเน, อึนซอก ลี, เอ็ดเวิร์ด เอฟ วาลีฟ และไทเลอร์ อี ทาเคชิตา “การจำลองควอนตัมของโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์ด้วยแฮมิลตันที่สัมพันธ์กับทรานส์คอร์: ความแม่นยำที่ดีขึ้นด้วยการใช้พื้นที่น้อยลงบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม” เคมีเชิงฟิสิกส์ ฟิสิกส์เคมี 22, 24270–24281 (2020)
https://​doi.org/10.1039/​D0CP04106H

[38] แซม แม็กอาร์เดิล และเดวิด พี ทิว “การปรับปรุงความถูกต้องแม่นยำของเคมีคำนวณควอนตัมโดยใช้วิธีทรานส์คอร์สัมพันธ์” arXiv.2006.11181 (2020)
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.2006.11181

[39] เซบาสเตียน บูเบค, ซิตัน เฉิน และเจอร์รี่ ลี่ “การพัวพันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทดสอบคุณสมบัติควอนตัมที่เหมาะสมที่สุด” ในปี 2020 การประชุมสัมมนาประจำปี IEEE ครั้งที่ 61 เกี่ยวกับรากฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ (FOCS) หน้า 692–703. อีอีอี (2020)
https://doi.org/​10.1109/​FOCS46700.2020.00070

[40] ซิถัน เฉิน, จอร์แดน คอตเลอร์, ซิน-หยวน ฮวง และเจอร์รี่ ลี “การแยกแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลระหว่างการเรียนรู้ที่มีและไม่มีหน่วยความจำควอนตัม” ในปี 2021 การประชุมสัมมนาประจำปี IEEE ครั้งที่ 62 เกี่ยวกับรากฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ (FOCS) หน้า 574–585. อีอีอี (2022)
https://doi.org/​10.1109/​FOCS52979.2021.00063

[41] ซิน-หยวน หวง, ไมเคิล บรอจตัน, จอร์แดน คอตเลอร์, ซิตัน เฉิน, เจอร์รี ลี, มาซูด โมห์เซนี, ฮาร์ทมุท เนเวน, ไรอัน แบบบุช, ริชาร์ด คูวง, จอห์น เพรสสกิล และคณะ “ความได้เปรียบเชิงควอนตัมในการเรียนรู้จากการทดลอง”. วิทยาศาสตร์ 376, 1182–1186 (2022)
https://​doi.org/​10.1126/​science.abn7293

[42] โจนาธาน ริชาร์ด ชูชุก และคณะ “ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการไล่ระดับคอนจูเกตโดยไม่มีความเจ็บปวดทรมาน” รายงานทางเทคนิคปี 1994 (1994)
https://​/​dl.acm.org/​doi/10.5555/​865018

[43] แอชลีย์ มอนตานาโร และแซม พัลลิสเตอร์ “อัลกอริธึมควอนตัมและวิธีการไฟไนต์เอลิเมนต์” การทบทวนทางกายภาพ A 93, 032324 (2016)
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.93.032324

[44] แอชลีย์ มอนทานาโร และฉางเผิงเส้า “ความซับซ้อนของการสื่อสารควอนตัมของการถดถอยเชิงเส้น” พลอากาศเอกทรานส์ คอมพิวเตอร์ ทฤษฎี (2023)
https://doi.org/10.1145/​3625225

[45] Yiğit Subaşi, Rolando D. Somma และ Davide Orsucci “อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับระบบสมการเชิงเส้นที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการคำนวณควอนตัมอะเดียแบติก” ฟิสิกส์ สาธุคุณเลตต์. 122, 060504 (2019).
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.122.060504

[46] เปโดร ซีเอส คอสต้า, ตง อัน, ยูวัล อาร์ แซนเดอร์ส, หยวน ซู, ไรอัน แบบบุช และโดมินิค ดับเบิลยู เบอร์รี่ “ตัวแก้ปัญหาระบบเชิงเส้นควอนตัมการปรับขนาดที่เหมาะสมที่สุดผ่านทฤษฎีบทอะเดียแบติกแบบไม่ต่อเนื่อง” PRX ควอนตัม 3, 040303 (2022)
https://doi.org/10.1103/​PRXQuantum.3.040303

[47] จอห์น เอ็ม. มาร์ติน, เซน เอ็ม. รอสซี, แอนดรูว์ เค. แทน และไอแซก แอล. ชวง “การรวมอัลกอริธึมควอนตัมอย่างยิ่งใหญ่” PRX ควอนตัม 2, 040203 (2021)
https://doi.org/10.1017/​CBO9780511976667

[48] เคร็ก กิดนีย์. “Quirk: เครื่องจำลองวงจรควอนตัมแบบลากและวาง” https://​/​algassert.com/​quirk (2016)
https://​/​algassert.com/​quirk

[49] อเล็กซานเดอร์ เอ็ม ดัลเซลล์, บี เดวิด คลาเดอร์, แกรนท์ ซัลตัน, มาริโอ เบอร์ต้า, เซดริก เยน-ยู ลิน, เดวิด เอ เบเดอร์, นิกิทัส สตามาโทปูลอส, มาร์ติน เจเอ ชูตซ์, เฟอร์นันโด จีเอสแอล บรันเดา, เฮลมุท จี คัทซ์กราเบอร์ และคณะ “การวิเคราะห์ทรัพยากรแบบครบวงจรสำหรับวิธีจุดภายในควอนตัมและการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ” PRX ควอนตัม 4, 040325 (2023)
https://doi.org/10.1103/​PRXQuantum.4.040325

อ้างโดย

[1] อเล็กซานเดอร์ เอ็ม. ดัลเซลล์, แซม แม็กอาร์เดิล, มาริโอ เบอร์ทา, เพรเซมีสลาฟ เบียเนียส, ชี-ฟาง เฉิน, อันดราส กิลีเยน, คอนเนอร์ ที. ฮานน์, ไมเคิล เจ. คาสตอรี่อาโน, เอมิล ที. คาบิบูลลิน, อเล็กซานเดอร์ คูบิกา, แกรนท์ ซอลตัน, แซมสัน หวัง และ Fernando GSL Brandão, “อัลกอริทึมควอนตัม: การสำรวจแอปพลิเคชันและความซับซ้อนตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง”, arXiv: 2310.03011, (2023).

[2] Raghav Jumade และ Nicolas PD Sawaya “ข้อมูลมักจะโหลดได้ในระดับความลึกสั้นๆ: วงจรควอนตัมจากเครือข่ายเทนเซอร์สำหรับการเงิน รูปภาพ ของเหลว และโปรตีน”, arXiv: 2309.13108, (2023).

[3] Gideon Lee, Connor T. Hann, Shruti Puri, SM Girvin และ Liang Jiang, “การปราบปรามข้อผิดพลาดสำหรับการดำเนินการควอนตัมกล่องดำขนาดตามอำเภอใจ”, จดหมายทบทวนทางกายภาพ 131 19, 190601 (2023).

[4] Gregory Rosenthal “การสังเคราะห์สถานะควอนตัมที่มีประสิทธิภาพด้วยแบบสอบถามเดียว”, arXiv: 2306.01723, (2023).

[5] Xiao-Ming Zhang และ Xiao Yuan "ความซับซ้อนของวงจรของโมเดลการเข้าถึงควอนตัมสำหรับการเข้ารหัสข้อมูลแบบคลาสสิก" arXiv: 2311.11365, (2023).

การอ้างอิงข้างต้นมาจาก are อบต./นาซ่าโฆษณา (ปรับปรุงล่าสุดสำเร็จ 2024-02-15 15:17:11 น.) รายการอาจไม่สมบูรณ์เนื่องจากผู้จัดพิมพ์บางรายไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสมและครบถ้วน

ไม่สามารถดึงข้อมูล Crossref อ้างโดย data ระหว่างความพยายามครั้งล่าสุด 2024-02-15 15:17:09 น.: ไม่สามารถดึงข้อมูลที่อ้างถึงสำหรับ 10.22331/q-2024-02-15-1257 จาก Crossref นี่เป็นเรื่องปกติหาก DOI ได้รับการจดทะเบียนเมื่อเร็วๆ นี้

บทความนี้เผยแพร่ใน Quantum ภายใต้ the ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา 4.0 สากล (CC BY 4.0) ใบอนุญาต ลิขสิทธิ์ยังคงอยู่กับผู้ถือลิขสิทธิ์ดั้งเดิม เช่น ผู้เขียนหรือสถาบันของพวกเขา

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก วารสารควอนตัม