Google Quantum AI,美国加利福尼亚州威尼斯
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抽象
现实世界的计算应用可能对时间极其敏感。如果我们能够通过提前完成一些工作来加速这些任务,那将是很有价值的。受此启发,我们提出了一种允许量子预计算的量子算法成本模型;即,在完全指定算法的输入之前进行多项式的“自由”计算,以及利用它的方法。我们分析了两个酉族,它们在此成本模型中的实现效率比标准模型中的渐进效率更高。量子预计算的第一个例子基于密度矩阵求幂,在某些条件下可以提供指数优势。第二个示例使用门隐形传态的变体来实现与直接实现酉式相比的二次方优势。这些例子暗示量子预计算可能提供一个寻求量子优势的新领域。
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